importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefautocorrelation_function(data):"""计算自相关函数"""n=len(data)mean=np.mean(data)# 计算均值var=np.var(data)# 计算方差# 初始化自相关数组r=np.zeros(n)forlaginrange(n):# 计算每个延迟的自相关fortinrange(n-lag):r[lag]+=(data[t]-mean)*(data[t...
title('Autocorrelation Function') plt.xlabel('Lag') plt.ylabel('Autocorrelation') plt.xticks(range(len(autocorr_result))) # 设置x轴刻度 plt.grid() plt.show() # 显示图形 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 饼状图示例 除了自相关图,我们还可以通过饼状图体现数据的分布。这是一个简单的...
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf # 计算自相关函数并绘图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plot_acf(y, lags=30) # lags表示计算多少个延迟的自相关性 plt.title('Autocorrelation Function (ACF)') plt.show() # 找出自相关系数序列中的波峰最大值对应的延迟,即为周期 acf = plot_acf(...
我们首先介绍两个函数。 自相关函数ACF(autocorrelation function)自相关函数ACF描述的是时间序列观测值与其过去的观测值之间的线性相关性。计算公式如下: 其中k代表滞后期数,如果k=2,则代表yt和yt-2 偏自相关函数PACF(partial autocorrelation function)偏自相关函数PACF描述的是在给定中间观测值的条件下,时间序列观测值...
title('Autocorrelation Function') # Plot PACF: plt.subplot(122) plt.plot(lag_pacf) plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='gray') plt.axhline(y=-z / np.sqrt(len(ts_log_diff)), linestyle='--', color='gray') plt.axhline(y=z / np.sqrt(len(ts_log_diff)), linestyle='-...
偏自相关函数，partial autocorrelation function(PACF)，描述了各个序列的相关性。通过 PACF 图可以确定 p通过 ACF 图可以确定 qSARIMA 季节性差分自回归滑动平均模型，seasonal autoregressive integrated moving averaging(SARIMA)，在 ARIMA 模型的基础上进行了季节性调节。其形式为：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s，其中...
plt.title('Partial Autocorrelation Function') plt.tight_layout() #在这个图中,0两边的虚线是置信区间。这些可以用来确定“p”和“q”的值如下: #p - PACF图第一次越过上置信区间时的滞后值。如果你仔细观察,这里p=2。 #q - ACF图第一次越过上置信区间时的滞后值。如果你仔细观察,这里q=2。
('Autocorrelation Function')#Plot PACF:plt.subplot(122)plt.plot(lag_pacf)plt.axhline(y=0,linestyle='--',color='gray')plt.axhline(y=-1.96/np.sqrt(len(df_diff)),linestyle='--',color='gray')plt.axhline(y=1.96/np.sqrt(len(df_diff)),linestyle='--',color='gray')plt.title('...
plt.title('Autocorrelation function (ACF)') plt.grid(True) plt.show() def resample_data(data, num_points): resampled_data = signal.resample(data, num_points) return resampled_data def find_max_autocorrelation_lag_and_value(data, min_lag, max_lag): ...
('Autocorrelation')plt.title('Autocorrelation function (ACF)')plt.grid(True)plt.show()defresample_data(data,num_points):resampled_data=signal.resample(data,num_points)returnresampled_datadeffind_max_autocorrelation_lag_and_value(data,min_lag,max_lag):autocorrs=[autocorrelation(data,lag)forlagin...