代码解释pacf = plot_pacf(data2_train,lags=20)
时间: 2024-06-03 14:06:52 浏览: 25
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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PG_stationarityTest = adfuller(world_data['grow_rate'], autolag='AIC') # Check the value of p-value print("P-value: ", PG_stationarityTest[1],", then no stationarity.") plt.figure(figsize=[12,8]) pacf = plot_pacf(world_data['grow_rate'], lags=25) # Create training and test data train_data = world_data['grow_rate'][:round(len(world_data['grow_rate'])*0.8)] test_data = world_data['grow_rate'][round(len(world_data['grow_rate'])*0.8):] 如果我是这样写的,应该如何修改
根据您提供的代码,您正在对一个名为`world_data`的数据集执行ADF检验和PACF绘图。但是,您没有在代码中显示您想要修改的部分。因此,我假设您希望修改代码以更好地执行这些任务。以下是一些可能的修改建议:
1. 对于ADF检验,您可以使用如下代码:
```
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
PG_stationarityTest = adfuller(world_data['grow_rate'], autolag='AIC')
print("P-value: ", PG_stationarityTest[1])
if PG_stationarityTest[1] > 0.05:
print("The time series is non-stationary.")
else:
print("The time series is stationary.")
```
这将打印出P-value和ADF检验的结论,以指示时间序列的平稳性。
2. 对于PACF绘图,您可以使用如下代码:
```
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=[12,8])
plot_pacf(world_data['grow_rate'], lags=25)
plt.show()
```
这会绘制PACF图,其中lags参数指定要显示的滞后数。
3. 对于数据集的划分,您可以使用如下代码:
```
train_data = world_data['grow_rate'].iloc[:int(len(world_data)*0.8)]
test_data = world_data['grow_rate'].iloc[int(len(world_data)*0.8):]
```
这将使用iloc函数将数据集分割为训练集(前80%)和测试集(后20%)。
请注意,这些只是可能的修改建议,具体取决于您的需求和数据集的特征。
y.plot(ax=ts_ax) ts_ax.set_title(title) y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25) hist_ax.set_title('Histogram') smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax) smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax) [ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]] sns.despine() plt.tight_layout() return ts_ax, acf_ax, pacf_ax
这段代码是用于时间序列分析的,它会生成一个时间序列的图表,包括原始数据的折线图、直方图、自相关图和偏自相关图。其中,y.plot(ax=ts_ax)是用于绘制原始数据的折线图,ts_ax.set_title(title)是设置折线图的标题,y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25)是用于绘制直方图,hist_ax.set_title('Histogram')是设置直方图的标题,smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax)和smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax)分别是用于绘制自相关图和偏自相关图,[ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]]是设置自相关图和偏自相关图的x轴范围,sns.despine()是用于去除图表的边框,plt.tight_layout()是用于调整图表的布局。最后,函数会返回折线图、自相关图和偏自相关图的轴对象。