Intro à l'ACF et à la PACF

Modèles ARIMA en Python

James Fulton

Climate informatics researcher

Motivation

ACF et PACF

ACF - fonction d'autocorrélation
PACF - fonction d'autocorrélation partielle

Qu'est-ce que l'ACF

autocorrélation au retard 1 $\rightarrow$ $corr(y_t, y_{t-1})$
autocorrélation au retard 2 $\rightarrow$ $corr(y_t, y_{t-2})$
...
autocorrélation au retard n $\rightarrow$ $corr(y_t, y_{t-n})$

Qu'est-ce que l'ACF

Qu'est-ce que la PACF

Utiliser l'ACF et la PACF pour choisir l'ordre du modèle

Modèle AR(2) $\rightarrow$

Utiliser l'ACF et la PACF pour choisir l'ordre du modèle

Modèle MA(2) $\rightarrow$

Utiliser l'ACF et la PACF pour choisir l'ordre du modèle

Utiliser l'ACF et la PACF pour choisir l'ordre du modèle

Implémentation en Python

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(8,8))

# Make ACF plot
plot_acf(df, lags=10, zero=False, ax=ax1)

# Make PACF plot
plot_pacf(df, lags=10, zero=False, ax=ax2)

plt.show()

Implémentation en Python

Sur/sous-différenciation et ACF/PACF

Sur/sous-différenciation et ACF/PACF

Passons à la pratique !

Modèles ARIMA en Python

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