Сезонні ACF і PACF
Унизу показано часовий ряд із оцінкою кількості споживачів води в Лондоні. На око тут не видно явної сезонної структури, однак зір — не найкращий інструмент, який у вас є.
У цій вправі ви використаєте ACF і PACF, щоб перевірити дані на сезонність. Із графіка вище видно, що часовий ряд нестаціонарний, тож його варто позбутися тренду. Ви зробите це, віднявши ковзну середню. Пам'ятайте: можна взяти вікно будь-якого розміру, більшого за ймовірний період.
Функцію plot_acf() вже імпортовано, а часовий ряд завантажено в змінну water.
Ця вправа є частиною курсу
Моделі ARIMA в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create figure and subplot
fig, ax1 = plt.subplots()
# Plot the ACF on ax1
plot_acf(____, ____, zero=False, ax=ax1)
# Show figure
plt.show()