AR か MA か

この演習では、ACF と PACF を使って、あるデータが MA モデルに適しているのか、AR モデルに適しているのかを見極めます。適切なモデル次数の選択は予測精度にとって非常に重要です。

モデルの種類ごとに、ACF と PACF では次のような挙動が期待されます。

	AR(p)	MA(q)	ARMA(p,q)
ACF	ゆっくり減衰	ラグ q で打ち切り	ゆっくり減衰
PACF	ラグ p で打ち切り	ゆっくり減衰	ゆっくり減衰

性質が未知の時系列 df が、環境内に用意されています。

statsmodels から plot_acf と plot_pacf をインポートします。
シリーズ df について、最初の 10 ラグの ACF と PACF を、ゼロ番目のラグを除いてプロットします。