Chuỗi thời gian theo mùa

Mô hình ARIMA với Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Dữ liệu theo mùa

  • Có mẫu hình lặp lại, có thể dự đoán
  • Lặp lại sau một khoảng thời gian nhất định
Mô hình ARIMA với Python

Phân rã theo mùa

Mô hình ARIMA với Python

Phân rã theo mùa

time series = trend + seasonal + residual

Mô hình ARIMA với Python

Phân rã theo mùa với statsmodels

# Import 
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# Phân rã dữ liệu
decomp_results = seasonal_decompose(df['IPG3113N'], period=12)

type(decomp_results)

statsmodels.tsa.seasonal.DecomposeResult
Mô hình ARIMA với Python

Phân rã theo mùa với statsmodels

# Vẽ dữ liệu đã phân rã
decomp_results.plot()
plt.show()

Mô hình ARIMA với Python

Tìm chu kỳ mùa bằng ACF

Mô hình ARIMA với Python

Nhận diện dữ liệu theo mùa bằng ACF

Mô hình ARIMA với Python

Khử xu hướng chuỗi thời gian

# Trừ trung bình trượt dài trong N bước
df = df - df.rolling(N).mean()

# Bỏ các giá trị NaN
df = df.dropna()

Mô hình ARIMA với Python

Nhận diện dữ liệu theo mùa bằng ACF

# Tạo hình
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8,4))

# Vẽ ACF
plot_acf(df.dropna(), ax=ax, lags=25, zero=False)
plt.show()

Mô hình ARIMA với Python

Mô hình ARIMA và dữ liệu theo mùa

Mô hình ARIMA với Python

Vamos praticar!

Mô hình ARIMA với Python

Preparing Video For Download...