SARIMA ve Box-Jenkins

Python'da ARIMA Modelleri

James Fulton

Climate informatics researcher

Box-Jenkins

Python'da ARIMA Modelleri

Mevsimsel veride Box-Jenkins

  • Zaman serisinin mevsimsel olup olmadığını belirleyin
  • Mevsimsel periyodu bulun
  • Veriyi durağan yapmak için dönüşümler bulun
    • Mevsimsel ve mevsimsel olmayan fark alma
    • Diğer dönüşümler

Python'da ARIMA Modelleri

Karma fark alma

  • D 0 veya 1 olmalıdır
  • d + D 0-2 olmalıdır

Python'da ARIMA Modelleri

Zayıf vs güçlü mevsimsellik

  • Zayıf mevsimsel desen
  • Gerekirse mevsimsel fark alma kullanın

  • Güçlü mevsimsel desen
  • Her zaman mevsimsel fark alma kullanın
Python'da ARIMA Modelleri

Toplamalı vs çarpımsal mevsimsellik

  • Toplamalı seri = trend + mevsimsellik
  • Fark alma ile her zamanki gibi ilerleyin

  • Çarpımsal seri = trend x mevsimsellik
  • Önce log dönüşümü uygulayın - np.log
Python'da ARIMA Modelleri

Çarpımsaldan toplamalağa dönüşüm

Python'da ARIMA Modelleri

Haydi pratik yapalım!

Python'da ARIMA Modelleri

Preparing Video For Download...