Rozgrzewka: analiza autokorelacji
Ponieważ szereg temperatur temp_NY jest błądzeniem losowym z dryftem, oblicz pierwsze różnice, aby uzyskać stacjonarność. Następnie wyznacz próbkową ACF i PACF. Pomoże to określić odpowiedni rząd modelu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj moduły do wykreślania próbkowej ACF i PACF
- Oblicz pierwsze różnice ramki danych
temp_NY, używając metody pandas.diff() - Utwórz dwa subploty do wykreślenia ACF i PACF
- Wykreśl próbkową ACF zróżnicowanego szeregu
- Wykreśl próbkową PACF zróżnicowanego szeregu
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the modules for plotting the sample ACF and PACF
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# Take first difference of the temperature Series
chg_temp = ___.___
chg_temp = chg_temp.dropna()
# Plot the ACF and PACF on the same page
fig, axes = plt.subplots(2,1)
# Plot the ACF
plot_acf(___, lags=20, ax=axes[0])
# Plot the PACF
plot_pacf(___, lags=20, ax=axes[1])
plt.show()