Автокорреляция и частичная автокорреляция

Визуализация данных временных рядов в Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Автокорреляция во временных рядах

Автокорреляция измеряется как корреляция между временным рядом и его сдвинутой копией
Например, автокорреляция порядка 3 возвращает корреляцию между временным рядом в точках (t_1, t_2, t_3, ...) и его значениями, сдвинутыми на 3 шага, то есть (t_4, t_5, t_6, ...)
Используется для поиска повторяющихся паттернов или периодических сигналов во временных рядах

Statsmodels

statsmodels — модуль Python, предоставляющий классы и функции для оценки различных статистических моделей, проведения статистических тестов и анализа данных.

Построение графиков автокорреляции

import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics import tsaplots
fig = tsaplots.plot_acf(co2_levels['co2'], lags=40)

plt.show()

Интерпретация графиков автокорреляции

Автокорреляция во временных рядах

Частичная автокорреляция во временных рядах

В отличие от автокорреляции, частичная автокорреляция исключает влияние предыдущих временных точек
Например, функция частичной автокорреляции order 3 возвращает корреляцию между временным рядом (t1, t2, t3, ...) и его значениями, сдвинутыми на 3 шага (t4, t5, t6, ...), но с удалением всех эффектов лагов 1 и 2

Построение графиков частичной автокорреляции

import matplotlib.pyplot as plt

from statsmodels.graphics import tsaplots
fig = tsaplots.plot_pacf(co2_levels['co2'], lags=40)

plt.show()

Интерпретация графиков частичной автокорреляции

Частичная автокорреляция во временных рядах

Давайте потренируемся!

Визуализация данных временных рядов в Python