Autocorrélation partielle dans les données de séries chronologiques
Comme l'autocorrélation, la fonction d'autocorrélation partielle (PACF) mesure le coefficient de corrélation entre une série chronologique et ses versions décalées. Elle va toutefois plus loin en retirant aussi l'effet des points temporels précédents. Par exemple, une fonction d'autocorrélation partielle d'« ordre 3 » retourne la corrélation entre notre série (t_1, t_2, t_3, …) et ses propres valeurs décalées de 3 instants (t_4, t_5, t_6, …), mais seulement après avoir retiré tous les effets attribuables aux décalages 1 et 2.
La fonction plot_pacf() de la bibliothèque statsmodels permet de mesurer et de tracer l'autocorrélation partielle d'une série chronologique.
Cette activité fait partie du cours
Visualiser des séries chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Importez
tsaplotsdepuisstatsmodels.graphics. - Utilisez la fonction
plot_pacf()detsaplotspour tracer l'autocorrélation partielle de la colonne'co2'dansco2_levels. - Indiquez un décalage maximal de 24.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
____
# Display the partial autocorrelation plot of your time series
fig = ____(co2_levels[____], lags=____)
# Show plot
plt.show()