Chẩn đoán mô hình

Mô hình ARIMA với Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Giới thiệu chẩn đoán mô hình

  • Mô hình cuối cùng tốt đến mức nào?
Mô hình ARIMA với Python

Phần dư

Mô hình ARIMA với Python

Phần dư

# Fit model
model = ARIMA(df, order=(p,d,q))
results = model.fit()

# Assign residuals to variable
residuals = results.resid

2013-01-23    1.013129
2013-01-24    0.114055
2013-01-25    0.430698
2013-01-26   -1.247046
2013-01-27   -0.499565
       ...         ...
Mô hình ARIMA với Python

Sai số tuyệt đối trung bình (MAE)

Dự báo lệch bao nhiêu so với giá trị thực?

mae = np.mean(np.abs(residuals))
Mô hình ARIMA với Python

Biểu đồ chẩn đoán

Nếu mô hình khớp tốt, phần dư là nhiễu Gaussian trắng

# Create the 4 diagostics plots
results.plot_diagnostics()
plt.show()

Mô hình ARIMA với Python

Biểu đồ phần dư

Mô hình ARIMA với Python

Biểu đồ phần dư

Mô hình ARIMA với Python

Histogram và mật độ ước lượng

Mô hình ARIMA với Python

Q-Q chuẩn

Mô hình ARIMA với Python

Đồ thị tương quan (correlogram)

Mô hình ARIMA với Python

Thống kê tóm tắt

print(results.summary())

...
===================================================================================
Ljung-Box (Q):                       32.10   Jarque-Bera (JB):                 0.02
Prob(Q):                              0.81   Prob(JB):                         0.99
Heteroskedasticity (H):               1.28   Skew:                            -0.02
Prob(H) (two-sided):                  0.21   Kurtosis:                         2.98
===================================================================================
  • Prob(Q) - p-value cho giả thuyết không: phần dư không tương quan
  • Prob(JB) - p-value cho giả thuyết không: phần dư phân phối chuẩn
Mô hình ARIMA với Python

Ayo berlatih!

Mô hình ARIMA với Python

Preparing Video For Download...