Previsão

Modelos ARIMA em Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Prevendo o próximo valor

Considere um modelo AR(1)

$y_t = a_1 y_{t-1} + \epsilon_t$

Prever o próximo valor

$y_t = 0.6\; \text{x} \; 10 + \epsilon_t$

$y_t = 6.0 + \epsilon_t$

Incerteza da previsão

$ 5.0 < y_t < 7.0$

Modelos ARIMA em Python

Previsões de um passo à frente

Modelos ARIMA em Python

Fazendo previsões de um passo à frente

# Fazer previsões para os últimos 25 valores
results = model.fit()

# Previsão dentro da amostra
forecast = results.get_prediction(start=-25)
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Fazendo previsões de um passo à frente

# Fazer previsões para os últimos 25 valores
results = model.fit()

# Previsão dentro da amostra
forecast = results.get_prediction(start=-25)

# média da previsão
mean_forecast = forecast.predicted_mean

A média prevista é uma série do pandas

2013-10-28    1.519368
2013-10-29    1.351082
2013-10-30    1.218016
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Intervalos de confiança

# Obter intervalos de confiança das previsões
confidence_intervals = forecast.conf_int()

O método de intervalo de confiança retorna um DataFrame do pandas

                                 lower y                       upper y
2013-09-28                     -4.720471                     -0.815384
2013-09-29                     -5.069875                      0.112505
2013-09-30                     -5.232837                      0.766300
2013-10-01                     -5.305814                      1.282935
2013-10-02                     -5.326956                      1.703974
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Plotando previsões

plt.figure()

# Plotar a previsão
plt.plot(dates, 
         mean_forecast.values, 
         color='red', 
         label='forecast')

# Sombrear a área de incerteza
plt.fill_between(dates, lower_limits, upper_limits, color='pink')

plt.show()
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Plotando previsões

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Previsões dinâmicas

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Fazendo previsões dinâmicas

results = model.fit()
forecast = results.get_prediction(start=-25, dynamic=True)

# média da previsão
mean_forecast = forecast.predicted_mean

# Obter intervalos de confiança das previsões
confidence_intervals = forecast.conf_int()
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Previsão fora da amostra

forecast = results.get_forecast(steps=20)

# média da previsão
mean_forecast = forecast.predicted_mean

# Obter intervalos de confiança das previsões
confidence_intervals = forecast.conf_int()
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Previsão fora da amostra

forecast = results.get_forecast(steps=20)

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Vamos praticar!

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