在Python中,我们可以使用plot_acf函数来绘制自相关函数的图形。该函数位于statsmodels库中,需要先安装该库才能使用。plot_acf函数的一般形式如下: AI检测代码解析 plot_acf(x,*,ax=None,lags=None,alpha=None,use_vlines=True,unbiased=False,fft=False,title='Autocorrelation',zero=True,vlines_kwargs=None,**k...
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=axes[1])axes[1].set_title('偏自相关函数图(PACF)')plt.tight_layout()plt.show()
axes[0, 0].plot(df.value); axes[0, 0].set_title('Original Series') 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...
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...
由acf,pacf判断模型参数plot_acf(data_diff).show() plot_pacf(data_diff).show() 这里选用ARIMA模型,参数为(1, 1, 1) 模型训练arima = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) result = arima.fit(disp=False) print(result.aic, result.bic, result.hqic) plt.plot(data_diff) ...
plot_acf(x,ax=None,lags=None,alpha=0.5,use_vlines=Ture,unbiased=True,fft=False,title='Autocorrelation',zero=True,vlines_kwargs=None,**kwargs) 参数说明 lags可选项,表示延迟期数(横坐标),一般需要提供一个整数值或一个数值,当提供一个整数值时,它会按np.arange(lags)进行转换,默认情况下,它是np...
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() 另一种是构造检验统计量进行假设检验的方法(目前最常用的平稳性统计校验方法是单位根检验,DF检验和ADF检验)DF检验只适合1阶自回归过程的平稳性检验,ADF检验是对DF检验做了一个修正,得到增广DF检...
plot_acf(std_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影的置信区。让我们查看残差平方。 残差平方显示数据点在蓝色阴影的置信度区域(95%)内,表示模型拟合较好。 res = am.fit() fig = res.hedgehog_plot(type=’mean’) 图显示了整个2019年的预测。橙色线表示在不同时间区间的预测。