診斷性摘要統計
在設計模型時，知道何時該「回到原點重新思考」很重要。本練習中你會使用結果摘要中的殘差檢定統計量，判斷某個模型是否適合該時間序列。
以下是模型摘要中會出現的檢定提醒：
| 檢定 | 虛無假設 | P 值名稱 |
|---|---|---|
| Ljung-Box | 殘差之間沒有相關性 |
Prob(Q) |
| Jarque-Bera | 殘差為常態分配 | Prob(JB) |
環境中已為你提供未知的時間序列 df 與 ARIMA 模型類別。
本練習屬於課程
Python 中的 ARIMA 模型
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create and fit model
model1 = ARIMA(df, order=____)
results1 = model1.fit()
# Print summary
print(____)