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

Bài tập

AR hay MA

Trong bài tập này, bạn sẽ dùng ACF và PACF để quyết định xem dữ liệu phù hợp nhất với mô hình MA hay AR. Hãy nhớ rằng chọn đúng bậc mô hình là cực kỳ quan trọng cho dự báo của chúng ta.

Với các loại mô hình khác nhau, ta kỳ vọng hành vi sau trong ACF và PACF:

AR(p)MA(q)ARMA(p,q)
ACFGiảm dần (đuôi kéo dài)Cắt cụt sau độ trễ qGiảm dần (đuôi kéo dài)
PACFCắt cụt sau độ trễ pGiảm dần (đuôi kéo dài)Giảm dần (đuôi kéo dài)

Một chuỗi thời gian với thuộc tính chưa biết, df, đã có sẵn trong môi trường của bạn.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Import các hàm plot_acf và plot_pacf từ statsmodels.
  • Vẽ ACF và PACF cho chuỗi df trong 10 độ trễ đầu tiên nhưng không bao gồm độ trễ thứ không.