Автокорреляция в данных временных рядов
В анализе временных рядов автокорреляция — это корреляция временного ряда с его собственной сдвинутой версией. Например, автокорреляция с order 3 возвращает корреляцию между временным рядом и его значениями, сдвинутыми на 3 временны́х точки.
Для визуализации автокорреляции временного ряда принято использовать график автокорреляционной функции (ACF), известный также как график самоавтокорреляции. Функция plot_acf() из библиотеки statsmodels позволяет вычислить и отобразить автокорреляцию временного ряда.
Это упражнение является частью курса
Визуализация данных временных рядов в Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
tsaplotsизstatsmodels.graphics. - Используйте функцию
plot_acf()изtsaplots, чтобы построить график автокорреляции столбца'co2'вco2_levels. - Укажите максимальный лаг равным 24.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()