ÎncepețiÎncepe gratuit

Autocorrelația parțială în datele de tip serie de timp

La fel ca autocorrelația, funcția de autocorrelație parțială (PACF) măsoară coeficientul de corelație dintre o serie de timp și versiunile sale decalate. În plus, elimină și efectul punctelor temporale anterioare. De exemplu, o funcție de autocorrelație parțială de order 3 returnează corelația dintre seria de timp (t_1, t_2, t_3, …) și valorile sale decalate cu 3 puncte temporale (t_4, t_5, t_6, …), dar numai după eliminarea tuturor efectelor atribuibile decalajelor 1 și 2.

Funcția plot_pacf() din biblioteca statsmodels poate fi folosită pentru a măsura și vizualiza autocorrelația parțială a 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_pacf() din tsaplots pentru a reprezenta grafic autocorrelația parțială a 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')
____

# Display the partial autocorrelation plot of your time series
fig = ____(co2_levels[____], lags=____)

# Show plot
plt.show()
Editează și rulează codul