Interpréter les graphiques d'autocorrélation partielle
Si les valeurs d'autocorrélation partielle sont proches de 0, alors les valeurs entre les observations et les observations retardées ne sont pas corrélées entre elles. À l'inverse, des autocorrélations partielles proches de 1 ou de -1 indiquent une forte corrélation positive ou négative entre les observations retardées de la série chronologique.
La fonction .plot_pacf() renvoie aussi des intervalles de confiance, représentés par des zones bleutées. Si des valeurs d'autocorrélation partielle dépassent ces zones d'intervalle de confiance, vous pouvez supposer qu'elles sont statistiquement significatives.
Dans le graphique d'autocorrélation partielle ci-dessous, à quels retards observe-t-on des autocorrélations partielles statistiquement significatives ?
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Visualiser des séries chronologiques en Python
Exercice interactif pratique
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