Разогрев: анализ автокорреляций
Поскольку ряд температур temp_NY является случайным блужданием с дрейфом, возьмите первые разности, чтобы сделать его стационарным. Затем вычислите выборочные ACF и PACF — это поможет определить порядок модели.
Это упражнение является частью курса
Анализ временных рядов на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте модули для построения выборочных ACF и PACF
- Возьмите первые разности DataFrame
temp_NY, используя метод pandas.diff() - Создайте два подграфика для построения ACF и PACF
- Постройте выборочный ACF разностного ряда
- Постройте выборочный PACF разностного ряда
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()