vlines_kwargs:垂直线的属性设置。 **kwargs:其他参数。 使用plot_acf函数绘制自相关函数图形 下面通过一个具体的例子来说明如何使用plot_acf函数绘制自相关函数图形。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf# 生成一个随机时间序列np.random.seed(0...
使用statsmodels库中的 ACF 和 PACF 函数,我们可以绘制这两个图。 fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf# 绘制 ACF 和 PACF 图fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(15,5))plot_acf(data,lags=20,ax=axes[0])axes[0].set_title('自相关函数图(ACF)')plot_pacf(data,lags=20,ax=...
fig,ax=plt.subplots(4,2,figsize=(15,12))fig.subplots_adjust(hspace=0.5)plot_acf(white_noise,lags=40,ax=ax[0][0])ax[0][0].set_title('ACF(white_noise)')plot_pacf(white_noise,lags=40,ax=ax[0][1])ax[0][1].set_title('PACF(white_noise)')plot_acf(random_walk(),lags=40,ax...
python做时间序列的方法:首先导入需要的工具包,输入“data.plot()”,“plt().show()”命令绘制时序图;然后由acf,pacf判断模型参数即可。采用python进行简易的时间序列预测流程 时间序列可视化——>序列平稳——>acf,pacf寻找最优参——>建立模型——>模型检验——>模型预测 ...
另外,绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用,请自行挖掘和探索。 from random import randrange import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm ...
plot_acf(data_tem.Tem) #生成自相关图 plot_acf(data_milk.milk_yield) plot_acf(data_yarn.yarn_yield) plt.show() 画自相关图用到的是statsmodels中的plot_acf方法,这个方法很简单,只需要直接输入数据即可,不过数据要是一维的,生成的3张图如图8、图9和图10所示。
plot_acf(df.value, ax=axes[0, 1]) # 一阶差分 axes[1, 0].plot(df.value.diff()); axes[1, 0].set_title('1st Order Differencing') plot_acf(df.value.diff().dropna(), ax=axes[1, 1]) # 二阶差分 axes[2, 0].plot(df.value.diff().diff()); axes[2, 0].set_title('2nd ...
若我们需要对残差项做20阶的自相关图、偏自相关图,则调用上述函数即可,参数timeseries设置为resid,参数lags设置为20。 acf_pacf_plot(resid,20) 二、DW检验法 DW检验是较早提出的自相关检验,现已不常用。它的主要缺点是只能检验一阶自相关,且必须在解释变量满足严格外生性的情况下才成立。
plot_acf(ts, lags=31, ax=ax1) ax2 = f.add_subplot(212) plot_pacf(ts, lags=31, ax=ax2) plt.show() 观察法,通俗的说就是通过观察序列的趋势图与相关图是否随着时间的变化呈现出某种规律。所谓的规律就是时间序列经常提到的周期性因素,现实中遇到得比较多的是线性周期成分,这类周期成分可以采用差分...