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Como la serie de temperatura, temp_NY, es un paseo aleatorio con deriva, toma primeras diferencias para hacerla estacionaria. A continuación, calcula la muestra ACF y PACF. Esto te orientará sobre el orden del modelo.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de Series Temporales en Python
Instrucciones de ejercicio
- Importa los módulos para trazar la muestra ACF y PACF
- Toma las primeras diferencias del DataFrame
temp_NYutilizando el método pandas.diff() - Crea dos subparcelas para trazar la ACF y la PACF
- Traza la ACF muestral de la serie diferenciada
- Traza el PACF muestral de la serie diferenciada
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import the modules for plotting the sample ACF and PACF
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# Take first difference of the temperature Series
chg_temp = ___.___
chg_temp = chg_temp.dropna()
# Plot the ACF and PACF on the same page
fig, axes = plt.subplots(2,1)
# Plot the ACF
plot_acf(___, lags=20, ax=axes[0])
# Plot the PACF
plot_pacf(___, lags=20, ax=axes[1])
plt.show()