{
 "metadata": {
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": 3
  },
  "orig_nbformat": 2,
  "coopTranslator": {
   "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
   "translation_date": "2025-08-29T19:09:27+00:00",
   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
   "language_code": "ne"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2,
 "cells": [
  {
   "source": [
    "यो नोटबुकमा, हामीले देखाउनेछौं कसरी:\n",
    "- ARIMA समय श्रृंखला पूर्वानुमान मोडेलको लागि समय श्रृंखला डेटा तयार गर्ने\n",
    "- एक साधारण ARIMA मोडेल कार्यान्वयन गर्ने जसले समय श्रृंखलामा अगाडि HORIZON चरणहरूको पूर्वानुमान गर्दछ (समय *t+1* देखि *t+HORIZON* सम्म)\n",
    "- मोडेलको मूल्याङ्कन गर्ने\n",
    "\n",
    "यस उदाहरणमा प्रयोग गरिएको डेटा GEFCom2014 पूर्वानुमान प्रतियोगिताबाट लिइएको हो। यो २०१२ देखि २०१४ सम्मको ३ वर्षको घण्टाको विद्युत् लोड र तापक्रम मानहरू समावेश गर्दछ। कार्य भनेको विद्युत् लोडको भविष्यका मानहरूको पूर्वानुमान गर्नु हो। यस उदाहरणमा, हामीले देखाउनेछौं कसरी केवल ऐतिहासिक लोड डेटा प्रयोग गरेर एक समय चरण अगाडि पूर्वानुमान गर्ने।\n",
    "\n",
    "ताओ हङ, पियरे पिन्सन, शु फ्यान, हमिदरेजा जारेइपुर, अल्बर्टो ट्रोक्कोली र रोब जे. हाइन्डम्यान, \"संभाव्य ऊर्जा पूर्वानुमान: ग्लोबल ऊर्जा पूर्वानुमान प्रतियोगिता २०१४ र त्यसपछि\", अन्तर्राष्ट्रिय पूर्वानुमान पत्रिका, vol.32, no.3, pp 896-913, जुलाई-सप्टेम्बर, २०१६।\n"
   ],
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {}
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "pip install statsmodels"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**अस्वीकरण**:  \nयो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।\n"
   ]
  }
 ]
}