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.tsaplotsimp
注意到init方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在init方法内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。 有了init方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与init方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去: 1. >>> bart = Student('Ba...
plot_acf(data['value']) plot_pacf(data['value']) plt.show() 拟合ARIMA 模型: model = ARIMA(data['value'], order=(p,d,q)) model_fit = model.fit(disp=0) 预测和可视化: forecast = model_fit.forecast(steps=10) # forecast next 10 points plt.plot(data['value']) plt.plot(range(le...
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....
通过statsmodels分别绘制4个时序的 ACF 和 PACF 图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from statsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf 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].se...
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。
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(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...