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.
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.
# Create forecast object
forecast_object = results.____
# Extract predicted mean attribute
mean = ____
# Calculate the confidence intervals
conf_int = ____
# Extract the forecast dates
dates = mean.index