1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. ARIMA modely v Pythonu
Connected

cvičení

Sezónní ACF a PACF

Níže vidíš časovou řadu zobrazující odhadovaný počet spotřebitelů vody v Londýně. Na první pohled není žádný sezónní vzor patrný – ale pouhé oko není nejlepší nástroj, který máš k dispozici.

V tomto cvičení použiješ ACF a PACF k tomu, abys v datech otestoval/a přítomnost sezónnosti. Z grafu výše je patrné, že časová řada není stacionární, takže ji bude potřeba odstranit trend. Trend odstraníš tak, že odečteš klouzavý průměr. Jako velikost okna můžeš zvolit libovolnou hodnotu větší než předpokládaná perioda.

Funkce plot_acf() je již naimportována a časová řada je načtena jako water.

Pokyny 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Vykresli ACF sloupce 'water_consumers' časové řady až do 25 zpoždění (lagů).