Wie man Autokorrelation und partielle Autokorrelation mit Python zeichnet
Einführung
Wir werden beschreiben, wie ein Cholerogramm mit einem Diagramm des Autokorrelationskoeffizienten und des partiellen Autokorrelationskoeffizienten mit Python gezeichnet wird.
Auftragung des Autokorrelationskoeffizienten
Verwenden Sie die Funktion sm.graphics.tsa.plot_acf von statsmodels.api.
Auftragung des selbstteiligen Korrelationskoeffizienten
Verwenden Sie die Funktion sm.graphics.tsa.plot_pacf von statsmodels.api.
Beispiel
Als Beispiel ist der Autokorrelationskoeffizient des folgenden AR (1) -Modells aufgetragen.
y_t = 1 + 0.5 y_{t-1} + \epsilon_t
$ \ Epsilon_t $ ist jedoch das normale weiße Rauschen mit Dispersion 1. Setzen Sie außerdem $ y_0 = 2 $.
#Ein magischer Zauber, der die Erfassung von Modulen und Grafiken gut aussehen lässt
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
%matplotlib inline
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
#Erstellen einer Datenspalte zum Plotten
#Erfassen Sie diesmal 100-mal Daten
y = np.zeros(100)
np.random.seed(42)
epsilon = np.random.standard_normal(100)
y[0] = 2
for t in range(1,100):
y[t] = 1 + 0.5 * y[t-1] + epsilon[t]
#Schauen Sie sich die zu zeichnenden Zeitreihendaten an
plt.plot(y)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('value')
plt.title('time-value plot');
Das folgende Diagramm ist dargestellt.
#Auftragung des Autokorrelationskoeffizienten
sm.graphics.tsa.plot_acf(y, lags=20)
plt.xlabel('lags')
plt.ylabel('corr')
#Auftragung des partiellen Autokorrelationskoeffizienten
sm.graphics.tsa.plot_pacf(y, lags=20)
plt.xlabel('lags')
plt.ylabel('corr')
Das Cholerogramm des Autokorrelationskoeffizienten und das Choreogramm des partiellen Autokorrelationskoeffizienten sind aufgetragen.
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