ÎncepețiÎncepe gratuit

Autocorrelația în datele de tip serie de timp

În analiza seriilor de timp, autocorrelația reprezintă corelația unei serii de timp cu o versiune decalată a ei înseși. De exemplu, o autocorrelație de order 3 returnează corelația dintre o serie de timp și propriile valori decalate cu 3 puncte de timp.

Este frecvent să se folosească graficul de autocorrelație (ACF), cunoscut și ca auto-autocorrelație, pentru a vizualiza autocorrelația unei serii de timp. Funcția plot_acf() din biblioteca statsmodels poate fi utilizată pentru a măsura și reprezenta grafic autocorrelația unei serii de timp.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă tsaplots din statsmodels.graphics.
  • Folosește funcția plot_acf() din tsaplots pentru a reprezenta grafic autocorrelația coloanei 'co2' din co2_levels.
  • Specifică un decalaj maxim de 24.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()
Editează și rulează codul