Diagnosticarea modelului

Modele ARIMA în Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Introducere în diagnosticarea modelului

  • Cât de bun este modelul final?
Modele ARIMA în Python

Reziduuri

Modele ARIMA în Python

Reziduuri

# 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
       ...         ...
Modele ARIMA în Python

Eroarea absolută medie

Cât de departe sunt predicțiile față de valorile reale?

mae = np.mean(np.abs(residuals))
Modele ARIMA în Python

Grafice de diagnosticare

Dacă modelul se potrivește bine, reziduurile vor fi zgomot alb gaussian

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

Modele ARIMA în Python

Graficul reziduurilor

Modele ARIMA în Python

Graficul reziduurilor

Modele ARIMA în Python

Histogramă și densitate estimată

Modele ARIMA în Python

Normal Q-Q

Modele ARIMA în Python

Corelogramă

Modele ARIMA în Python

Statistici sumare

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-valoare pentru ipoteza nulă că reziduurile sunt necorelate
  • Prob(JB) - p-valoare pentru ipoteza nulă că reziduurile sunt normale
Modele ARIMA în Python

Să exersăm!

Modele ARIMA în Python

Preparing Video For Download...