1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Mô hình ARIMA với Python
Connected

연습 문제

Dự báo SARIMA

Trong bài trước, bạn đã xác nhận rằng mô hình SARIMA \((1,1,1)\) x \((0,1,1)_{12}\) phù hợp tốt với chuỗi thời gian CO\(_2\) bằng cách kiểm tra chẩn đoán.

Giờ là lúc áp dụng mô hình này để dự báo tương lai. Các nhà khoa học khí hậu cho biết chúng ta chỉ còn đến năm 2030 để cắt giảm mạnh lượng phát thải CO\(_2\), nếu không xã hội sẽ phải đối mặt với những thách thức lớn.

Trong bài này, bạn sẽ dự báo chuỗi thời gian CO\(_2\) đến năm 2030 để ước lượng mức CO\(_2\) nếu chúng ta tiếp tục phát thải như hiện nay.

Đối tượng kết quả của mô hình đã huấn luyện có sẵn trong môi trường của bạn với tên results.

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Tạo một đối tượng dự báo cho 136 bước tiếp theo - số tháng đến tháng 1 năm 2030.
  • Gán .predicted_mean của dự báo vào biến mean.
  • Tính khoảng tin cậy và gán DataFrame này vào biến conf_int.