1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modele ARIMA w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Sezonowe ACF i PACF

Poniżej przedstawiono szereg czasowy pokazujący szacowaną liczbę odbiorców wody w Londynie. Na pierwszy rzut oka nie widać żadnego wyraźnego wzorca sezonowego – jednak wzrok nie jest najlepszym narzędziem w tym przypadku.

W tym ćwiczeniu użyjesz ACF i PACF, aby sprawdzić, czy dane mają charakter sezonowy. Jak widać na wykresie, szereg czasowy nie jest stacjonarny – warto więc najpierw usunąć trend. Zrobisz to, odejmując średnią kroczącą. Pamiętaj, że rozmiar okna może być dowolną wartością większą niż przypuszczalny okres.

Funkcja plot_acf() została już zaimportowana, a szereg czasowy wczytano jako water.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Wykreśl ACF kolumny 'water_consumers' szeregu czasowego dla maksymalnie 25 opóźnień.