ACF と PACF の導入

Pythonで学ぶARIMAモデル

James Fulton

Climate informatics researcher

動機づけ

ACF と PACF

ACF：自己相関関数
PACF：偏自己相関関数

ACF とは

ラグ1の自己相関 $\rightarrow$ $corr(y_t, y_{t-1})$
ラグ2の自己相関 $\rightarrow$ $corr(y_t, y_{t-2})$
...
ラグnの自己相関 $\rightarrow$ $corr(y_t, y_{t-n})$

ACF とは

PACF とは

ACF と PACF で次数を選ぶ

AR(2) モデル $\rightarrow$

ACF と PACF で次数を選ぶ

MA(2) モデル $\rightarrow$

ACF と PACF で次数を選ぶ

ACF と PACF で次数を選ぶ

Python での実装

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 図を作成
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(8,8))

# ACF を描画
plot_acf(df, lags=10, zero=False, ax=ax1)

# PACF を描画
plot_pacf(df, lags=10, zero=False, ax=ax2)

plt.show()

Python での実装

過少/過剰差分と ACF・PACF

過少/過剰差分と ACF・PACF

練習に進みましょう！

Pythonで学ぶARIMAモデル

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