解释代码:plot_pacf(df["diff_1"][1:], lags=40,ax = ax2)
时间: 2024-06-06 07:09:48 浏览: 19
这段代码是用于绘制偏自相关图(partial autocorrelation plot,PACF)。其中,df["diff_1"][1:] 表示对时间序列进行一阶差分后的序列数据,lags=40 是设置需要计算的滞后数量(lag number),ax = ax2 是设置图形绘制的位置。偏自相关图是一种用于分析时间序列中残差之间的依赖性的图表,它展示了在给定滞后数的情况下,观测值之间的相关性成分,从而可以帮助我们确定 AR(p) 模型(p为自回归过程中的项数) 收敛的速度。
相关问题
plot_pacf(num["diff_1"][1:], lags=40,ax = ax2)
这行代码是用于绘制一阶差分后的时间序列数据的偏自相关图。其中,num["diff_1"][1:]表示取num这个数据框中"diff_1"列的第二行到最后一行,即一阶差分后的数据;lags=40表示最大滞后阶数为40,ax=ax2表示将图形绘制在ax2这个坐标轴对象上。偏自相关图可以用来选择AR模型的阶数,即p值。
代码解释pacf = plot_pacf(data2_train,lags=20)
这段代码的作用是绘制数据集data2_train的偏自相关图,其中lags参数指定了所要显示的滞后期数。具体来说,该函数会计算数据集的偏自相关系数,并将其绘制在图表中,以便用户对数据集的自相关性进行分析和判断。绘制出的图表中,每条线代表了数据集在不同滞后期的偏自相关系数值,通过观察这些线的走势,用户可以推断出数据集的自相关性是否存在,并对其进行进一步的分析和建模。
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