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...
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
result=np.correlate(x-mean,x-mean,mode='full')[-n:]result/=c0returnresult# 计算自相关值acf_values=autocorrelation(time_series)# 绘制自相关图plt.figure(figsize=(10,5))plt.stem(acf_values,use_line_collection=True)plt.title('Autocorrelation Function (ACF)')plt.xlabel('Lag')plt.ylabel('Auto...
理论上Autocorrelation function(ACF) 定义为: ρ(s,t)=γ(s,t)γ(s,s)γ(t,t) ACF 用来衡量时间序列上的两个时间点s,t之间是否有线性相关性。如果我们所得的ACF是-1或者1,那么我们可以完美的预测另一个时间点利用线性关系。值得注意的是此处是针对同一条时间序列的不同时间点,或者说是不同的lagging。...
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...
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,时间序列观测值预期过去的观测值之间的线性相关性。 举个简单的例子,假设k=3,那么我们描述的是yt和yt-3之间的相关性,但是这个相关性还受到yt-1和yt-2的影响。PACF剔除了这个影响,而ACF包含这个影响。
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('...
# https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/时间序列 AirPassengers.csv 的 ACF 和 PACF X 相关图 Copy# get the dataPATH = "mortality.csv"df = pd.read_csv(PATH)# using this solution to calculate the cross correlation of 2 series# https://stack...