ARIMA Modellierung auf Zeitreihe Dataframe Python

Ich versuche, ARIMA-Modell für die Prognose zu verwenden. Ich bin neu darin. Ich habe versucht, saisonal_decompose () von meinem Datensatz (stündliche Daten) zu zeichnen, unten ist die Handlung? Bildbeschreibung hier eingeben

Ich möchte diese Pläne verstehen, kurze Beschreibung wird hilfreich sein. Ich sehe, dass es anfangs keinen Trend gibt und nach einiger Zeit gibt es einen Aufwärtstrend. Ich bin mir nicht sicher, ob ich das richtig sage? Ich möchte verstehen, wie man diese Graphen richtig liest. Bitte geben Sie eine gute Beschreibung.

Wenn ich versuche, den Dickey-Fuller-Test anzuwenden, um zu überprüfen, ob meine Daten stationär sind oder nicht, und ich brauche weiter differenziert oder nicht, bekam ich die folgenden Ergebnisse:

Test Statistic -4.117543 p-value 0.000906 Lags Used 30.000000 Number of Observations Used 4289.000000 Critical Value (1%) -3.431876 Critical Value (5%) -2.862214 Critical Value (10%) -2.567129 

Ich verweise auf 2 Links, um dies zu verstehen: http://www.seanabu.com/2016/03/22/time-series-seasonal-ARIMA-model-in-python/

Dieser Link sagt, wenn die Teststatistik größer als der kritische Wert ist, bedeutet dies, dass die Daten stationär sind; Auf der anderen Seite sagt der andere Link umgekehrt. Ich bin verwirrt darüber auch ich verwies otexts.org es heißt, wir sollten auf der Grundlage von p-Wert zu überprüfen. Bitte vorschlagen, wie interpretiere ich die Ergebnisse, die durch den ADF-Test gegeben wurden?

Auch wenn ich versucht habe, ARIMA-Modell auf Dataset anzuwenden:

 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA model = ARIMA(df.y, order=(0,1,0)) model_fit = model.fit() 

Mein dataframe hat datetime Spalte als Index und y Spalte hat float Werte. Wenn ich das Modell auf diesem Dataframe anlege. Ich bekomme Fehler dieser Art:

IndexError: Listenindex außerhalb des Bereichs. Dieser Fehler kommt, wenn ich versuche, die Zusammenfassung des Modells mit:

 print(model_fit.summary()) 

Bitte helfen Sie mir dabei. So dass ich besseres Verständnis von ARIMA bekommen kann.

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