案例研究：气候变化

Python 中的时间序列分析

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

分析温度数据

  • 温度数据：
    • 纽约市，1870–2016 年
    • 来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）
  • 将索引转换为 datetime 对象
  • 绘制数据
Python 中的时间序列分析

分析温度数据

  • 检验随机游走
  • 取一阶差分
  • 计算 ACF 和 PACF
  • 拟合若干 AR、MA、ARMA 模型
  • 用信息准则选择最佳模型
  • 预测未来 30 年的温度
Python 中的时间序列分析

Passons à la pratique !

Python 中的时间序列分析

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