ACF và PACF theo mùa
Dưới đây là một chuỗi thời gian cho thấy số người dùng nước ước tính ở London. Nhìn bằng mắt thường bạn khó thấy bất kỳ mô hình theo mùa rõ ràng nào, nhưng mắt thường không phải là công cụ tốt nhất bạn có.
Trong bài tập này bạn sẽ dùng ACF và PACF để kiểm tra tính mùa vụ của dữ liệu. Từ biểu đồ trên, bạn có thể thấy chuỗi thời gian không dừng, vì vậy có lẽ bạn nên loại xu hướng. Bạn sẽ loại xu hướng bằng cách trừ đi trung bình trượt. Hãy nhớ rằng bạn có thể dùng kích thước cửa sổ với bất kỳ giá trị nào lớn hơn chu kỳ có khả năng xảy ra.
Hàm plot_acf() đã được nhập và chuỗi thời gian đã được nạp vào biến water.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình ARIMA với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create figure and subplot
fig, ax1 = plt.subplots()
# Plot the ACF on ax1
plot_acf(____, ____, zero=False, ax=ax1)
# Show figure
plt.show()