Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

AIC và BIC so với ACF và PACF

Trong bài này, bạn sẽ áp dụng tìm kiếm bậc mô hình theo AIC-BIC cho chuỗi thời gian về động đất. Ở bài trước, bạn đã kết luận rằng tập dữ liệu này giống một quá trình AR(1). Bạn sẽ thực hiện grid search trên các tham số để xem liệu có ra cùng kết luận không. Các biểu đồ ACF và PACF cho tập dữ liệu này được hiển thị bên dưới.

<\center>

Lớp mô hình ARIMA và DataFrame chuỗi thời gian earthquake đã có sẵn trong môi trường của bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Lặp qua các bậc p và q từ 0 đến 2.
  • Bên trong vòng lặp, try fit một ARMA(p,q) cho earthquake ở mỗi lượt lặp.
  • In p và q cùng với AIC và BIC ở mỗi lượt lặp.
  • Nếu quá trình fit mô hình thất bại, hãy in p, q, None, None.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Loop over p values from 0-2
for p in ____:
    # Loop over q values from 0-2
    for q in ____:
      
        try:
            # create and fit ARMA(p,q) model
            model = ____
            results = model.____
            
            # Print order and results
            print(p, q, ____, ____)
            
        except:
            print(p, q, ____, ____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã