Часткова автокореляція в часових рядах
Подібно до автокореляції, функція часткової автокореляції (PACF) вимірює коефіцієнт кореляції між часовим рядом і його ж значеннями, зміщеними в часі. Однак вона розвиває цю ідею, також усуваючи вплив попередніх точок часу. Наприклад, функція часткової автокореляції порядку 3 повертає кореляцію між нашим часовим рядом (t_1, t_2, t_3, …) і його власними значеннями, зміщеними на 3 кроки (t_4, t_5, t_6, …), але лише після усунення всіх ефектів, що належать до лагів 1 і 2.
Функцію plot_pacf() з бібліотеки statsmodels можна використати, щоб обчислити та побудувати часткову автокореляцію часового ряду.
Ця вправа є частиною курсу
Візуалізація часових рядів у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте
tsaplotsзstatsmodels.graphics. - Використайте функцію
plot_pacf()зtsaplots, щоб побудувати часткову автокореляцію стовпця'co2'уco2_levels. - Задайте максимальний лаг 24.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
____
# Display the partial autocorrelation plot of your time series
fig = ____(co2_levels[____], lags=____)
# Show plot
plt.show()