Chẩn đoán
Bạn đang ở giai đoạn chẩn đoán mô hình. Đến lúc này, bạn đã xác định chuỗi thời gian ban đầu là dừng, nhưng có thể có một điểm ngoại lai. Bạn đã xác định các bậc mô hình tiềm năng bằng ACF và PACF, rồi xác nhận các nhận định đó bằng cách huấn luyện nhiều mô hình và dùng AIC và BIC.
Bạn thấy rằng mô hình ARMA(1,2) là phù hợp nhất với dữ liệu và giờ bạn muốn rà soát các dự báo của nó trước khi đưa vào vận hành.
Chuỗi thời gian savings đã được nạp và lớp ARIMA đã được nhập vào môi trường của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình ARIMA với Python
Hướng dẫn bài tập
- Huấn luyện lại mô hình ARMA(1,2) trên chuỗi thời gian, đặt thành phần xu hướng là hằng số.
- Tạo 4 biểu đồ chẩn đoán tiêu chuẩn.
- In thống kê tóm tắt phần dư của mô hình.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create and fit model
model = ____
results = ____
# Create the 4 diagostics plots
____
plt.show()
# Print summary
____