Pengantar deret waktu dan stasioneritas

Model ARIMA di Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Motivasi

Deret waktu ada di mana-mana

  • Sains
  • Teknologi
  • Bisnis
  • Keuangan
  • Kebijakan
Model ARIMA di Python

Isi kursus

Anda akan mempelajari

  • Struktur model ARIMA
  • Cara memfitting model ARIMA
  • Cara mengoptimalkan model
  • Cara membuat peramalan
  • Cara menghitung ketidakpastian prediksi
Model ARIMA di Python

Memuat dan memplot

import pandas as pd
import matplotlib as plt

df = pd.read_csv('time_series.csv', index_col='date', parse_dates=True)

date            values
2019-03-11    5.734193    
2019-03-12    6.288708    
2019-03-13    5.205788    
2019-03-14    3.176578
Model ARIMA di Python

Tren

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(ax=ax)
plt.show()

Model ARIMA di Python

Musiman

Model ARIMA di Python

Siklikalitas

Model ARIMA di Python

White noise

Deret white noise memiliki nilai tak berkorelasi

  • Kepala, kepala, kepala, ekor, kepala, ekor, ...
  • 0.1, -0.3, 0.8, 0.4, -0.5, 0.9, ...
Model ARIMA di Python

Stasioneritas

Stasioner

  • Trend stasioner: Tren nol

Tidak stasioner

Model ARIMA di Python

Stasioneritas

Stasioner

  • Trend stasioner: Tren nol
  • Varians konstan

Tidak stasioner

Model ARIMA di Python

Stasioneritas

Stasioner

  • Trend stasioner: Tren nol
  • Varians konstan
  • Autokorelasi konstan

Tidak stasioner

Model ARIMA di Python

Pembagian train-test

# Train data - all data up to the end of 2018
df_train = df.loc[:'2018']

# Test data - all data from 2019 onwards
df_test = df.loc['2019':]
Model ARIMA di Python

Ayo berlatih!

Model ARIMA di Python

Preparing Video For Download...