Entrando en calor: analiza las autocorrelaciones

Como la serie de temperatura, temp_NY, es un paseo aleatorio con deriva, toma primeras diferencias para hacerla estacionaria. Luego calcula la FAC y la FACP muestrales. Esto te dará una orientación sobre el orden del modelo.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa los módulos para representar la FAC y la FACP muestrales
Toma las primeras diferencias del DataFrame temp_NY usando el método .diff() de pandas
Crea dos subgráficos para dibujar la FAC y la FACP
- Representa la FAC muestral de la serie diferenciada
- Representa la FACP muestral de la serie diferenciada

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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()

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