季節性 ACF 與 PACF

下面是一個時間序列，呈現倫敦推估的用水戶數。用肉眼看不出明顯的季節性模式，但你的眼睛並不是你手上最好的工具。

在這個練習中，你會用 ACF 與 PACF 來檢驗資料是否具有季節性。從上面的圖可以看到這個時間序列不是定態的，所以你應該先去除趨勢。你會用移動平均相減的方式來去趨勢。記得視可能的週期而定，視窗大小可以取任何大於該週期的值。

plot_acf() 函式已經匯入，時間序列也已載入為 water。

本練習屬於課程

Python 中的 ARIMA 模型

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Create figure and subplot
fig, ax1 = plt.subplots()

# Plot the ACF on ax1
plot_acf(____, ____, zero=False,  ax=ax1)

# Show figure
plt.show()