Tự tương quan trong dữ liệu chuỗi thời gian
Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan là mức tương quan giữa một chuỗi với chính nó khi bị trễ theo thời gian. Ví dụ, tự tương quan bậc 3 trả về hệ số tương quan giữa một chuỗi và các giá trị của chính nó khi trễ 3 thời điểm.
ACF (autocorrelation function), còn gọi là biểu đồ tự tương quan, thường được dùng để trực quan hóa mức tự tương quan của một chuỗi thời gian. Hàm plot_acf() trong thư viện statsmodels có thể được dùng để đo lường và vẽ tự tương quan của một chuỗi thời gian.
Bài tập này là một phần của khóa học
Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Import
tsaplotstừstatsmodels.graphics. - Dùng hàm
plot_acf()trongtsaplotsđể vẽ tự tương quan của cột'co2'trongco2_levels. - Chỉ định độ trễ tối đa là 24.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()