Autocorrelation = %.4f\n", lag, autocorr);returnautocorr;}}// 没有检测到规律,继续收集数据return0;}// 模拟传入一个水位数据,返回自相关度floataddWaterLevelData(intnewWaterLevel){// 将新的水位数据存入缓冲区waterLevelBuffer[currentIndex
用于判断是否有规律 int waterLevelBuffer[bufferSize]; // 水位数据缓冲区 int currentIndex = 0; // 当前缓冲区索引 int dataCount = 0; // 当前已传入的数据计数 // 计算滞后期为 lag 的自相关值 float computeAutocorrelation(int lag) { float mean...
自协方差,指不同时点的变量之间的协方差 自相关函数(autocorrelation function)ACF。自相关函数是指不同时点的变量之间的相关性。 1.2 平稳性定义 通俗理解一下时间序列的平稳性。 平稳可以理解为性质平移不变。时间序列分几种情况,第一种是纯白噪音序列,这个时候就没有分析的必要了。第二种是平稳序列,我们为什么要...
title='Autocorrelation', zero=True, auto_ylims=False, bartlett_confint=True, vlines_kwargs=None, **kwargs)# plot_pacf(x, ax=None, lags=None, alpha=0.05, method=None, use_vlines=True, title='Partial Autocorrelation', zero=
autocorrelation = pca2.autocorr() print('Autocorrelation is: ', autocorrelation) Autocorrelation is: -3.1508428842679586e-05 # Plot ACF from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(pca2.dropna(), lags=20, alpha=0.05) Statistical Modeling ...
import pandas as pd# create a time seriests = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])# calculate the autocorrelation with a lag of 1autocorr = ts.autocorr(lag=1)print(autocorr)5、Fourier Transform Fourier Transform 傅里叶变换是一种将时间序列数据从时域变换到频域的技术。可以识别数据中的周期性模式...
print(f'Lag 3 autocorrelation: {lag_3:.2f}') 输出结果如下: Lag 1 autocorrelation: -0.09 Lag 2 autocorrelation: 0.07 Lag 3 autocorrelation: -0.02 可以看出,该时间序列数据中,相邻观测值之间的自相关系数为负值,说明存在一定程度的负相关性。而lag为2和3的自相关系数都比较接近于0,说明当前观测值与2...
这被称为自相关（autocorrelation），并包括如何绘制自相关图，也称为相关图。 自相关图展示了每个滞后观察结果的相关性，以及这些相关性是否具有统计学的显着性。例如，下面的代码绘制了月汽车销量数据集中所有滞后变量的相关图。from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf series = Series.from_csv('...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个示例时间序列 np.random.seed(0) signal = np.random.randn(1000) + 0.5 * np.sin(np.linspace(0, 10, 1000)) # 计算自相关函数 def autocorrelation(x): result = np.correlate(x, x, mode='full') return result[result.size//2:...
这被称为自相关(autocorrelation),并包括如何绘制自相关图,也称为相关图。 自相关图展示了每个滞后观察结果的相关性,以及这些相关性是否具有统计学的显着性。 例如,下面的代码绘制了月汽车销量数据集中所有滞后变量的相关图。 from pandas import Series from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf from matpl...