Box-Jenkinsova metoda

ARIMA modely v Pythonu

James Fulton

Climate informatics researcher

Box-Jenkinsova metoda

Od surových dat $\rightarrow$ produkčnímu modelu

• identifikace
• odhad
• diagnostika modelu

Identifikace

• Je časová řada stacionární?
• Jaké diferencování ji učiní stacionární?
• Jaké transformace ji učiní stacionární?
• Jaké hodnoty p a q jsou nejslibnější?

Nástroje identifikace

• Zobrazte časovou řadu
  • df.plot()
• Použijte rozšířený Dickey-Fullerův test
  • adfuller()
• Použijte transformace a/nebo diferencování
  • df.diff(), np.log(), np.sqrt()
• Zobrazte ACF/PACF
  • plot_acf(), plot_pacf()

Odhad

• Data slouží k trénování koeficientů modelu
• Provádí se pomocí model.fit()
• Výběr mezi modely pomocí AIC a BIC
  • results.aic, results.bic

Diagnostika modelu

• Jsou rezidua nekorelovaná
• Jsou rezidua normálně rozdělena
  • results.plot_diagnostics()
  • results.summary()

Rozhodnutí

Opakování

• Proces opakujeme s více informacemi
• Hledáme lepší model

Produkce

• Připraveno k předpovídání
  • results.get_forecast()

Box-Jenkins

Pojďme si procvičit!

ARIMA modely v Pythonu