plot_acf函数的参数 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: plot_acf(x,*,ax=None,lags=None,alpha=None,use_vlines=True,unbiased=False,fft=False,title='Autocorrelation',zero=True,vlines_kwargs=None,...
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...
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=...
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA import statsmodels.api as sm fromstatsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf style.use('ggplot') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 加载数据 stockFile = 'data/T10yr.csv' stoc...
在Python中,可使用statsmodels.graphics.tasplots模块下的plot_acf函数来分析时间序列的自相关性。 表plot_acf函数定义及参数说明 函数定义 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) ...
# statsmodels from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf #tslearn from tslearn.barycenters import dtw_barycenter_averaging # tssearch from tssearch import get_distance_dict, time_series_segmentation...
调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模,ARIMA适合短期预测,因此输入为15个数据,输出为1个数据 程序输入:原序列,需要往后预测的个数 程序输出:预测序列,模型结构(白噪声检验、单根检验、一阶差分自相关图、一阶差分偏自相关图) 差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),ARIMA(p,d,q)中,AR是”自回...
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。 from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson print(f'D-W检验值为{durbin_watson(results.resid)}') ...
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf #读取原始时间序列数据 df=pd.read_csv('wq.csv',encoding='utf-8', index_col='datatime') #从csv文件中读取时间序列数据,index_col列定义为索引对象 df.index=pd.to_datetime(df.index) ts=df['dataColumn'] #指定时间序列中对应的数据列...
使用statsmodels库构建模型 import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA 加载数据集 data = pd.read_csv('your_data.csv')对数据进行预处理（如填充缺失值、转换为时间格式等）基于ACF和PACF图确定p,d,q参数 实际应用中可能需要调整参数以获得最佳拟合度 model = ARIMA(data['value'], ...