Autokorelace v datech časových řad

V analýze časových řad označuje autokorelace korelaci časové řady se zpožděnou verzí sebe sama. Například autokorelace řádu 3 vrací korelaci mezi časovou řadou a jejími hodnotami posunutými o 3 časové body.

Pro vizualizaci autokorelace časové řady se běžně používá ACF graf (autocorrelation function), známý také jako autokorelační graf. Funkce plot_acf() z knihovny statsmodels umožňuje autokorelaci časové řady změřit i zobrazit.

Toto cvičení je součástí kurzu

Vizualizace dat časových řad v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj tsaplots z balíčku statsmodels.graphics.
Pomocí funkce plot_acf() z modulu tsaplots vykresli autokorelaci sloupce 'co2' v proměnné co2_levels.
Nastav maximální zpoždění (lag) na hodnotu 24.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
from ____ import ____

# Display the autocorrelation plot of your time series
fig = ____(co2_levels[____], lags=____)

# Show plot
plt.show()

Upravit a spustit kód