Автокореляція та часткова автокореляція

Візуалізація часових рядів у Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Автокореляція в даних часових рядів

  • Автокореляція — це кореляція між часовим рядом і його відкладеною копією
  • Наприклад, автокореляція порядку 3 дає кореляцію між рядом у точках (t_1, t_2, t_3, ...) та його значеннями із запізненням на 3 кроки, тобто (t_4, t_5, t_6, ...)
  • Її використовують для виявлення повторюваних шаблонів або періодичності в часових рядах
Візуалізація часових рядів у Python

Statsmodels

statsmodels — це модуль Python із класами та функціями для оцінювання різних статистичних моделей, проведення статистичних тестів і дослідження статистичних даних.

Візуалізація часових рядів у Python

Побудова графіка автокореляцій

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

plt.show()
Візуалізація часових рядів у Python

Інтерпретація графіків автокореляції

Автокореляція в часовому ряді

Візуалізація часових рядів у Python

Часткова автокореляція в даних часових рядів

  • На відміну від автокореляції, часткова автокореляція усуває вплив попередніх кроків
  • Наприклад, функція часткової автокореляції order 3 повертає кореляцію між рядом (t1, t2, t3, ...) і його значеннями із запізненням на 3 кроки (t4, t5, t6, ...), але лише після усунення впливу лагів 1 і 2
Візуалізація часових рядів у Python

Побудова графіка часткових автокореляцій

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.show()
Візуалізація часових рядів у Python

Інтерпретація графіка часткових автокореляцій

Часткова автокореляція в часовому ряді

Візуалізація часових рядів у Python

Давайте потренуємось!

Візуалізація часових рядів у Python

Preparing Video For Download...