AIC 與 BIC vs ACF 與 PACF

在這個練習中，你要對地震時間序列執行 AIC-BIC 的階數搜尋。上一節你判斷這個資料集看起來像是 AR(1) 過程。你將對參數做網格搜尋，看看是否會得到相同的結果。此資料集的 ACF 與 PACF 圖如下所示。

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環境中已提供 ARIMA 模型類別與時間序列 DataFrame earthquake。

本練習屬於課程

Python 中的 ARIMA 模型

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練習說明

對 p 與 q 在 0 到 2 之間的階數進行迴圈。
在迴圈中，try 對 earthquake 擬合 ARMA(p,q) 模型。
在每次迴圈中，將 p 與 q 連同 AIC 與 BIC 一起列印。
如果模型擬合失敗，就列印 p、q、None、None。

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。

# 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, ____, ____)

編輯並執行程式碼