مدل‌های ARIMA در Python

آیا تا به حال سعی کرده‌اید آینده را پیش‌بینی کنید؟ آنچه در پیش است رازی است که معمولاً فقط با انتظار کشیدن فاش می‌شود. در این دوره، مدرس به شما کمک می‌کند تا انتظار را کنار بگذارید و به دنیای مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های ARIMA در Python قدم بگذارید تا آینده را پیش‌بینی کنید.

داده سری زمانی

آموزش با مفاهیم پایه داده سری زمانی، از جمله مفهوم ایستایی آغاز می‌شود که برای کار با مدل‌های ARMA حیاتی است. فراگیران می‌آموزند که چگونه ایستایی را به دو صورت بصری و آماری آزمایش کنند، داده ARMA تولید نمایند و مدل‌های ARMA را برای ایجاد یک پایه قوی برازش دهند.

کتابخانه Statsmodels

با پیشرفت در دوره، کتابخانه قدرتمند Statsmodels برای برازش مدل‌های ARMA ،ARIMA و ARMAX بررسی می‌شود. فراگیران تجربه عملی در استفاده از مدل‌ها برای پیش‌بینی مقادیر آینده، مانند قیمت سهام، کسب خواهند کرد.

مدرس با ساده‌سازی این مفاهیم برای درک و کاربرد بهتر، روش‌های تولید پیش‌بینی‌های یک‌گام‌-به-جلو، پیش‌بینی‌های پویا و برازش مستقیم مدل‌های ARIMA روی داده را آشکار می‌کند.

نمودارهای ACF و PACF

یکی از بخش‌های برجسته، یادگیری نحوه انتخاب بهترین مدل با استفاده از نمودارهای ACF و PACF برای شناسایی مرتبه‌های مناسب مدل است. همچنین معیارهایی مانند AIC و BIC برای انتخاب مدل و تشخیص خطا آموزش داده می‌شود تا مدل‌ها به سطح ایده‌آل برسند.

مدل‌های SARIMA

دوره با مدل‌های ARIMA فصلی (SARIMA) به پایان می‌رسد که برای مدیریت دادهی با الگوهای فصلی عالی هستند. در این بخش، تجزیه داده سری زمانی به کامپوننت های فصلی و غیرفصلی آموزش داده شده و مهارت‌های ARIMA در یک چالش پیش‌بینی جهانی به کار گرفته می‌شود.

این پروژه نهایی همه مباحث را به هم پیوند می‌دهد و درک جامعی از مدل‌سازی ARIMA به فراگیر ارائه می‌دهد.