Autokorrelation och partiell autokorrelation

Visualisering av tidsseriedata i Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Autokorrelation i tidsseriedata

Autokorrelation mäts som korrelationen mellan en tidsserie och en fördröjd kopia av sig själv
Till exempel returnerar en autokorrelation av ordning 3 korrelationen mellan en tidsserie vid punkterna (t_1, t_2, t_3, ...) och dess egna värden förskjutna med 3 tidspunkter, dvs. (t_4, t_5, t_6, ...)
Den används för att hitta repetitiva mönster eller periodiska signaler i tidsserier

Statsmodels

statsmodels är en Python-modul som tillhandahåller klasser och funktioner för att estimera många olika statistiska modeller, samt för att genomföra statistiska tester och utforska statistiska data.

Plotta autokorrelationer

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

plt.show()

Tolka autokorrelationsdiagram

Autokorrelation i tidsserier

Partiell autokorrelation i tidsseriedata

Till skillnad från autokorrelation tar partiell autokorrelation bort effekten av tidigare tidspunkter
Till exempel returnerar en partiell autokorrelationsfunktion av order 3 korrelationen mellan tidsserien (t1, t2, t3, ...) och fördröjda värden med 3 tidspunkter (t4, t5, t6, ...), men efter att effekterna av fördröjning 1 och 2 har tagits bort

Plotta partiella autokorrelationer

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.show()

Tolka diagram över partiell autokorrelation

Partiell autokorrelation i tidsserier

Nu kör vi en övning!

Visualisering av tidsseriedata i Python