Tìm kiếm bậc mô hình
Trong bài tập này, bạn làm việc với một bộ dữ liệu có vẻ được tạo ra từ một mô hình ARMA. Bạn có thể xem ACF và PACF trong biểu đồ bên dưới. Để chọn bậc tốt nhất cho mô hình này, bạn sẽ cần tìm kiếm qua nhiều khả năng bậc mô hình để tìm ra thiết lập tối ưu.
<\center>Lớp mô hình ARIMA và DataFrame chuỗi thời gian df đã 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
- Lặp qua các giá trị
ptừ 0–2. - Lặp qua các giá trị
qtừ 0–2. - Huấn luyện và fit một mô hình ARMA(p,q).
- Thêm (append) một tuple
(p,q, AIC value, BIC value)vàoorder_aic_bic.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create empty list to store search results
order_aic_bic=[]
# Loop over p values from 0-2
for p in range(____):
# Loop over q values from 0-2
for q in range(____):
# create and fit ARMA(p,q) model
model = ARIMA(df, order=____)
results = model.fit()
# Append order and results tuple
order_aic_bic.append((____))