时间序列分析：自相关性和偏自相关性可视化

这两段代码用于分析时间序列数据中的自相关性和部分自相关性。

代码示例：

_ = plot_lags(flu_trends.FluVisits, lags=12, nrows=2)
_ = plot_pacf(flu_trends.FluVisits, lags=12)

代码解释：

第一段代码:
- 调用 plot_lags 函数，用于绘制时间序列数据延迟期（滞后期）和对应的自相关系数的散点图。
- flu_trends.FluVisits 表示要分析的时间序列数据。
- lags=12 表示最多考虑 12 个滞后期。
- 此函数没有返回值，因为它只是用于可视化分析。
第二段代码:
- 调用 plot_pacf 函数，用于绘制时间序列数据的部分自相关系数的条形图。
- flu_trends.FluVisits 表示要分析的时间序列数据。
- lags=12 表示最多考虑 12 个滞后期。
- 此函数返回一个 matplotlib 图形对象，可以用于进一步调整和保存。

通过观察散点图和条形图，我们可以分析时间序列数据是否存在自相关性，以及自相关性的强度和滞后期的关系，并识别出时间序列中的季节性和周期性成分。