Serii temporale sezoniere

Modele ARIMA în Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Date sezoniere

  • Are tipare predictibile și repetitive
  • Se repetă după orice interval de timp
Modele ARIMA în Python

Descompunere sezonieră

Modele ARIMA în Python

Descompunere sezonieră

serie temporală = tendință + sezonier + reziduu

Modele ARIMA în Python

Descompunere sezonieră cu statsmodels

# Import 
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# Decompose data
decomp_results = seasonal_decompose(df['IPG3113N'], period=12)

type(decomp_results)

statsmodels.tsa.seasonal.DecomposeResult
Modele ARIMA în Python

Descompunere sezonieră cu statsmodels

# Plot decomposed data
decomp_results.plot()
plt.show()

Modele ARIMA în Python

Identificarea perioadei sezoniere cu ACF

Modele ARIMA în Python

Identificarea datelor sezoniere cu ACF

Modele ARIMA în Python

Eliminarea tendinței din serii temporale

# Subtract long rolling average over N steps
df = df - df.rolling(N).mean()

# Drop NaN values
df = df.dropna()

Modele ARIMA în Python

Identificarea datelor sezoniere cu ACF

# Create figure
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(8,4))

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

Modele ARIMA în Python

Modele ARIMA și date sezoniere

Modele ARIMA în Python

Să exersăm!

Modele ARIMA în Python

Preparing Video For Download...