诊断性汇总统计
在设计模型时，知道何时需要"推倒重来"非常重要。本练习中，您将使用结果汇总中的残差检验统计量，来判断某个模型是否适合这条时间序列。
以下是模型汇总里的检验回顾：
| Test | Null hypothesis | P-value name |
|---|---|---|
| Ljung-Box | 残差中不存在自相关 |
Prob(Q) |
| Jarque-Bera | 残差服从正态分布 | Prob(JB) |
环境中已为您提供未知时间序列 df 与 ARIMA 模型类。
本练习是课程的一部分
Python 中的 ARIMA 模型
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create and fit model
model1 = ARIMA(df, order=____)
results1 = model1.fit()
# Print summary
print(____)