Автокореляція в даних часових рядів
У аналізі часових рядів автокореляція — це кореляція часового ряду з його ж зсуненою версією. Наприклад, автокореляція порядку 3 повертає кореляцію між часовим рядом і його значеннями, зсунутими на 3 часові кроки.
Для візуалізації автокореляції часового ряду зазвичай використовують графік автокореляційної функції (ACF), також відомий як автокореляція. Функцію plot_acf() з бібліотеки statsmodels можна використати, щоб обчислити та побудувати автокореляцію часового ряду.
Ця вправа є частиною курсу
Візуалізація часових рядів у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте
tsaplotsізstatsmodels.graphics. - Скористайтеся функцією
plot_acf()зtsaplots, щоб побудувати автокореляцію стовпця'co2'уco2_levels. - Задайте максимальне відставання (lag) 24.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()