Autocorrelação em séries temporais
No contexto de análise de séries temporais, autocorrelação é a correlação de uma série com uma versão defasada dela mesma. Por exemplo, uma autocorrelação de ordem 3 retorna a correlação entre uma série temporal e seus próprios valores defasados em 3 pontos no tempo.
É comum usar o gráfico de autocorrelação (ACF), também chamado de autocorrelação simples, para visualizar a autocorrelação de uma série temporal. A função plot_acf() da biblioteca statsmodels pode ser usada para calcular e plotar a autocorrelação de uma série temporal.
Este exercício faz parte do curso
Visualizing Time Series Data in Python
Instruções do exercício
- Importe
tsaplotsdestatsmodels.graphics. - Use a função
plot_acf()detsaplotspara plotar a autocorrelação da coluna'co2'emco2_levels. - Especifique uma defasagem máxima de 24.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
from ____ import ____
# Display the autocorrelation plot of your time series
fig = ____(co2_levels[____], lags=____)
# Show plot
plt.show()