Если значения автокорреляции близки к 0, это означает, что последовательные наблюдения не коррелируют друг с другом. Напротив, значения автокорреляции, близкие к 1 или −1, свидетельствуют о сильной положительной или отрицательной корреляции между соседними наблюдениями соответственно.

Чтобы оценить надёжность полученных значений автокорреляции, функция plot_acf() также отображает доверительные интервалы (синие закрашенные области). Если значение автокорреляции выходит за пределы доверительного интервала, его можно считать статистически значимым.

Посмотрите на график автокорреляции ниже: являются ли последовательные наблюдения сильно скоррелированными (то есть превышает ли корреляция 0,5) и статистически значимыми?

Сезонность, тренд и шум в данных временных рядов

Create Your Free Account