Zaman serisi verilerinde otokorelasyon
Zaman serisi analizinde otokorelasyon, bir zaman serisinin kendi gecikmeli sürümüyle olan korelasyonunu ifade eder. Örneğin, order 3 otokorelasyon, bir zaman serisi ile kendi değerlerinin 3 zaman noktası gecikmeli hâli arasındaki korelasyonu döndürür.
Bir zaman serisinin otokorelasyonunu görselleştirmek için genellikle otokorelasyon (ACF) grafiği, diğer adıyla öz-otokorelasyon grafiği kullanılır. statsmodels kütüphanesindeki plot_acf() işlevi, bir zaman serisinin otokorelasyonunu ölçmek ve çizmek için kullanılabilir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme
Egzersiz talimatları
statsmodels.graphicsiçindentsaplots'ı içe aktar.tsaplotsiçindekiplot_acf()işlevini kullanarakco2_levelsveri çerçevesindeki'co2'sütununun otokorelasyonunu çiz.- Maksimum gecikmeyi 24 olarak belirt.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()