Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Nhận diện II

Bạn đã biết chuỗi thời gian savings là dừng mà không cần sai phân. Với thông tin này, bạn có thể thử xác định bậc mô hình nào sẽ phù hợp nhất.

Các hàm plot_acf()plot_pacf() đã được nhập, và chuỗi thời gian đã được nạp vào DataFrame savings.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Vẽ biểu đồ ACF cho các độ trễ 1–10 và hiển thị trên trục ax1.
  • Thực hiện tương tự cho PACF.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
 
# Plot the ACF of savings on ax1
____

# Plot the PACF of savings on ax2
____

plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã