时间序列分析：自相关和偏自相关图可视化

时间序列分析：自相关和偏自相关图可视化

本文将解释以下两段代码，它们用于分析和可视化时间序列数据。

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

第一段代码

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

这段代码调用了名为 'plot_lags' 的函数来绘制给定时间序列数据 flu_trends.FluVisits 的自相关 (ACF) 和偏自相关 (PACF) 图。

• lags=12 参数指定要绘制的滞后数量为 12。
• nrows=2 参数指定将 ACF 和 PACF 图绘制在两个子图中。
• _ 表示忽略函数的返回值，因为它是一个 matplotlib 子图对象。

第二段代码

_ = plot_pacf(flu_trends.FluVisits, lags=12)

这段代码调用了名为 'plot_pacf' 的函数来绘制给定时间序列数据 flu_trends.FluVisits 的偏自相关图。

• lags=12 参数指定要绘制的滞后数量为 12。
• _ 表示忽略函数的返回值，因为它是一个 matplotlib 子图对象。

这两段代码通过绘制 ACF 和 PACF 图，帮助我们了解时间序列数据中是否存在自相关性和周期性，从而为时间序列模型的构建提供参考。