Розігріваємось: перегляньмо автокореляції
Оскільки ряд температур temp_NY є випадковим блуканням зі зсувом, візьміть перші різниці, щоб зробити його стаціонарним. Потім обчисліть вибіркові ACF і PACF. Це допоможе визначити порядок моделі.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз часових рядів у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте модулі для побудови вибіркових ACF і PACF
- Візьміть перші різниці датафрейму
temp_NYза допомогою методу pandas.diff() - Створіть дві піддіаграми для побудови ACF і PACF
- Побудуйте вибіркову ACF для різницевого ряду
- Побудуйте вибіркову PACF для різницевого ряду
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import the modules for plotting the sample ACF and PACF
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# Take first difference of the temperature Series
chg_temp = ___.___
chg_temp = chg_temp.dropna()
# Plot the ACF and PACF on the same page
fig, axes = plt.subplots(2,1)
# Plot the ACF
plot_acf(___, lags=20, ax=axes[0])
# Plot the PACF
plot_pacf(___, lags=20, ax=axes[1])
plt.show()