เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ACF และ PACF ตามฤดูกาล

ด้านล่างนี้คือข้อมูลอนุกรมเวลาที่แสดงจำนวนผู้ใช้น้ำโดยประมาณในลอนดอน เมื่อดูด้วยตาเปล่าอาจไม่เห็นรูปแบบตามฤดูกาลที่ชัดเจน แต่การมองด้วยตาเปล่าไม่ใช่เครื่องมือที่ดีที่สุดที่มี

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ ACF และ PACF เพื่อทดสอบความเป็นฤดูกาลในข้อมูล จากกราฟด้านบนจะเห็นว่าอนุกรมเวลานี้ไม่ stationary ดังนั้นควรกำจัด trend ออกก่อน โดยการลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ออก ทั้งนี้สามารถใช้ขนาด window ที่มากกว่าคาบเวลาที่คาดไว้ได้

ฟังก์ชัน plot_acf() ได้ถูก import ไว้แล้ว และโหลดข้อมูลอนุกรมเวลาไว้ในตัวแปร water

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ARIMA Models ใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create figure and subplot
fig, ax1 = plt.subplots()

# Plot the ACF on ax1
plot_acf(____, ____, zero=False,  ax=ax1)

# Show figure
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด