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...
5.自动保存图表 plt.savefig方法(‘文件名’,bbox_inches=‘tight(将图表多余的空白区域裁剪掉,若保留,只需省略这个参数)’) import matplotlib.pyplot as plt input = range(1,1001) squares = [x**2 for x in input] plt.style.use('seaborn') fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(input,squares,c...
data_diff.plot() plt.show()可以看到在1阶差分后序列已经转换为平稳序列。 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)) ...
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....
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 ...
plot_acf(df.value.diff().diff().dropna(), ax=axes[2,1]) plt.show() AR阶数p AR的阶数p可以通过pacf图来设定,因为AR各项的系数就代表了各项自变量x对因变量y的偏自相关性。 可以看到,lag1,lag2之后,偏自相关落入了蓝色背景区间内,表示不相关,所以这里阶数可以选择2,或者保守点选择1。
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...
通过statsmodels分别绘制4个时序的 ACF 和 PACF 图。 代码语言:javascript 复制 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].set_title('ACF(white_noise)...
在估算GARCH类型的模型之前,将收益率乘以100。由于波动率截距与模型中其他参数非常接近,因此这有助于优化程序进行转换。 X = 100* df.returns 让我们拟合一个 ARCH 模型并绘制平方残差以检查自相关性。 def getbest(TS): best_aic = np.inf for i in pq_rng: ...
sns.kdeplot(squared_resid, shade=True) sns.kdeplot(std_resid, shade=True) sns.kdeplot(unit_var_resid, shade=True) 还标绘了标准化残差以及非标准化的残差。残差的平方在中心更加尖峰,表明分布的尾部比标准残差的尾部更重。让我们检查一下ACF图。 plot_acf(std_resid) 看起来有些尖峰超出了阴影的置信区...