Chẩn đoán mô hình SARIMA
Thông thường bước tiếp theo sẽ là tìm bậc sai phân và các bậc mô hình khác. Tuy nhiên, lần này điều đó đã được làm sẵn cho bạn. Chuỗi thời gian này phù hợp nhất với mô hình SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\) có thêm hằng số.
Trong bài tập này, bạn sẽ kiểm tra xem đây có phải là mô hình tốt không bằng cách trước hết ước lượng nó bằng lớp SARIMAX và thực hiện quy trình chẩn đoán mô hình như thường lệ.
DataFrame co2 và lớp mô hình SARIMAX đã có sẵn trong môi trường của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình ARIMA với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import model class
from ____ import ___
# Create model object
model = SARIMAX(____,
order=____,
seasonal_order=____,
)
# Fit model
results = model.fit()