टाइम सीरीज़ और स्टेशनैरिटी का परिचय

Python में ARIMA Models

James Fulton

Climate informatics researcher

प्रेरणा

टाइम सीरीज़ हर जगह हैं

  • Science
  • Technology
  • Business
  • Finance
  • Policy
Python में ARIMA Models

कोर्स सामग्री

आप सीखेंगे

  • ARIMA मॉडलों की संरचना
  • ARIMA मॉडल कैसे फिट करें
  • मॉडल को कैसे ऑप्टिमाइज़ करें
  • फोरकास्ट कैसे करें
  • प्रेडिक्शन में अनिश्चितता कैसे निकालें
Python में ARIMA Models

लोडिंग और प्लॉटिंग

import pandas as pd
import matplotlib as plt

df = pd.read_csv('time_series.csv', index_col='date', parse_dates=True)

date            values
2019-03-11    5.734193    
2019-03-12    6.288708    
2019-03-13    5.205788    
2019-03-14    3.176578
Python में ARIMA Models

ट्रेंड

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(ax=ax)
plt.show()

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सीज़नैलिटी

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साइक्लिसिटी

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व्हाइट नॉइज़

व्हाइट नॉइज़ सीरीज़ में मान असंबद्ध होते हैं

  • हेड्स, हेड्स, हेड्स, टेल्स, हेड्स, टेल्स, ...
  • 0.1, -0.3, 0.8, 0.4, -0.5, 0.9, ...
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स्टेशनैरिटी

स्टेशनरी

  • ट्रेंड-स्टेशनरी: ट्रेंड शून्य है

नॉन-स्टेशनरी

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स्टेशनैरिटी

स्टेशनरी

  • ट्रेंड-स्टेशनरी: ट्रेंड शून्य है
  • वैरिएंस कॉन्स्टेंट है

नॉन-स्टेशनरी

Python में ARIMA Models

स्टेशनैरिटी

स्टेशनरी

  • ट्रेंड-स्टेशनरी: ट्रेंड शून्य है
  • वैरिएंस कॉन्स्टेंट है
  • ऑटोकॉरिलेशन कॉन्स्टेंट है

नॉन-स्टेशनरी

Python में ARIMA Models

ट्रेन-टेस्ट स्प्लिट

# Train data - all data up to the end of 2018
df_train = df.loc[:'2018']

# Test data - all data from 2019 onwards
df_test = df.loc['2019':]
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अभ्यास करते हैं!

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