Aquecimento: Observe as autocorrelações

Como a série de temperaturas, temp_NY, é um passeio aleatório com desvio, use as primeiras diferenças para torná-la estacionária. Em seguida, calcule a amostra ACF e PACF. Isso fornecerá algumas orientações sobre a ordem do modelo.

Este exercício faz parte do curso

Análise de séries temporais em Python

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Instruções de exercício

Importe os módulos para plotar a amostra ACF e PACF
Obtenha as primeiras diferenças do DataFrame temp_NY usando o método pandas .diff()
Crie dois subplots para plotar o ACF e o PACF
- Trace o gráfico da amostra ACF da série diferenciada
- Trace o gráfico da amostra PACF da série diferenciada

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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()

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