Phân rã theo mùa
Bạn có thể xem một chuỗi thời gian được cấu thành từ ba phần: xu hướng, tính thời vụ (mùa vụ) và phần dư. Cách nhìn này rất hữu ích khi bạn bắt tay vào xây dựng mô hình. Nếu biết chu kỳ của chuỗi thời gian, bạn có thể phân rã nó thành các thành phần này.
Trong bài này, bạn sẽ phân rã một chuỗi thời gian thể hiện sản lượng sữa hàng tháng trên mỗi con bò ở Mỹ. Việc này giúp bạn nhìn rõ hơn xu hướng và chu kỳ mùa vụ. Vì dữ liệu theo tháng, bạn có thể đoán tính mùa vụ có chu kỳ 12 kỳ thời gian, tuy nhiên không phải lúc nào cũng như vậy.
Chuỗi thời gian sản lượng sữa đã được nạp vào DataFrame milk_production và có sẵn trong môi trường của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình ARIMA với Python
Hướng dẫn bài tập
- Import hàm
seasonal_decompose()từstatsmodels.tsa.seasonal. - Phân rã cột
'pounds_per_cow'củamilk_productionbằng mô hình cộng (additive) với chu kỳ 12 tháng. - Vẽ biểu đồ phần rã.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import seasonal decompose
from ____ import ____
# Perform additive decomposition
decomp = seasonal_decompose(___,
period=____)
# Plot decomposition
____
plt.show()