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연습 문제

세금 시즌 연습: ACF 계산하기

이전 장에서는 시차 1에 대한 자기상관을 계산해 보았어요. 실제 분석에서는 여러 시차에 걸친 자기상관을 보는 경우가 많습니다. H&R Block(티커 HRB)의 분기별 이익 시계열이 그려져 있는데, 이익의 강한 순환성이 눈에 띕니다. 대부분의 이익이 세금 신고가 집중되는 분기에 발생하죠.

이제 DataFrame HRB에 미리 로드된 H&R Block 분기별 이익 데이터에 대해 자기상관 계수 배열을 계산하고, plot_acf 모듈을 사용해 자기상관함수(ACF)를 그려 보세요. 이 그래프는 순환적인 이익 데이터에서 ACF가 어떤 모습을 보이는지 보여줍니다. 물론 lag=0에서의 ACF는 항상 1입니다. 다음 연습 문제에서는 ACF의 신뢰구간에 대해 배울 텐데, 지금은 alpha=1로 설정해 신뢰구간을 표시하지 않도록 해주세요.

지침

100 XP
  • statsmodels에서 acf 모듈과 plot_acf 모듈을 임포트하세요.
  • DataFrame HRB에 있는 분기별 이익 데이터의 자기상관 계수 배열을 계산하세요.
  • HRB의 분기별 이익 데이터에 대한 자기상관함수를 그리되, 신뢰구간을 숨기기 위해 인수 alpha=1을 전달하세요.