1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Częściowa autokorelacja w danych szeregów czasowych

Podobnie jak autokorelacja, funkcja częściowej autokorelacji (PACF) mierzy współczynnik korelacji między szeregiem czasowym a jego własnymi wartościami przesuniętymi w czasie. Rozszerza jednak tę ideę o usuwanie wpływu wcześniejszych punktów czasowych. Na przykład częściowa autokorelacja rzędu order 3 zwraca korelację między szeregiem czasowym (t_1, t_2, t_3, …) a jego wartościami przesuniętymi o 3 punkty czasowe (t_4, t_5, t_6, …), ale dopiero po usunięciu wszystkich efektów przypisywalnych opóźnieniom 1 i 2.

Funkcja plot_pacf() z biblioteki statsmodels pozwala zmierzyć i zwizualizować częściową autokorelację szeregu czasowego.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj tsaplots z statsmodels.graphics.
  • Użyj funkcji plot_pacf() z tsaplots, aby wykreślić częściową autokorelację kolumny 'co2' w co2_levels.
  • Podaj maksymalne opóźnienie równe 24.