Încălzire: Analizează autocorrelațiile

Deoarece seria de temperaturi temp_NY este un random walk cu drift, calculează primele diferențe pentru a o face staționară. Apoi calculează ACF și PACF pe eșantion. Acest lucru îți va oferi indicii despre ordinul modelului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă modulele pentru reprezentarea grafică a ACF și PACF pe eșantion
Calculează primele diferențe ale DataFrame-ului temp_NY folosind metoda pandas .diff()
Creează două subgrafice pentru a reprezenta ACF și PACF
- Reprezintă grafic ACF pe eșantion al seriei diferențiate
- Reprezintă grafic PACF pe eșantion al seriei diferențiate

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul