1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình ARIMA với Python
Connected

Bài tập

Ước lượng mô hình SARIMA

Ước lượng mô hình SARIMA đánh dấu chặng cuối của hành trình mô hình hóa chuỗi thời gian này.

Điều quan trọng là bạn phải quen với cách thiết lập các bậc của mô hình SARIMA, và đó cũng là trọng tâm của phần này.

Trong bài tập này, bạn sẽ luyện tập ước lượng các mô hình SARIMA khác nhau trên một tập các chuỗi thời gian.

Các DataFrame chuỗi thời gian df1, df2 và df3 đã có sẵn trong môi trường của bạn.

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
  • 1
    • Import lớp mô hình SARIMAX từ statsmodels.tsa.statespace.sarimax.
  • 2
    • Tạo mô hình SARIMAX(1,0,0)(1,1,0)\(_7\) và fit vào df1.
    • In bảng tóm tắt mô hình (model summary).
  • 3
    • Tạo mô hình SARIMA(2,1,1)(1,0,0)\(_4\) và fit vào df2.
  • 4
    • Tạo mô hình SARIMA(1,1,0)(0,1,1)\(_{12}\) và fit vào df3.