python时间序列滞后命令_用python做时间序列预测6:相关函数图、偏相关函数图、滞后图...
时间: 2024-01-21 12:18:53 浏览: 25
在进行时间序列预测时,通常需要先对时间序列进行分析和建模。其中,相关函数图、偏相关函数图和滞后图是非常有用的工具。
首先,相关函数图(Correlogram)是用来研究时间序列的自相关性的。它显示了时间序列在不同滞后期的自相关系数。在Python中,可以使用statsmodels库的plot_acf函数绘制相关函数图。例如:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 绘制相关函数图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
sm.graphics.tsa.plot_acf(data['value'], lags=50, ax=ax)
plt.show()
```
接着,偏相关函数图(Partial Correlogram)是用来研究时间序列的偏自相关性的。它显示了时间序列在不同滞后期的偏自相关系数。在Python中,可以使用statsmodels库的plot_pacf函数绘制偏相关函数图。例如:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 绘制偏相关函数图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
sm.graphics.tsa.plot_pacf(data['value'], lags=50, ax=ax)
plt.show()
```
最后,滞后图(Lag Plot)是用来研究时间序列的自相关性的。它显示了时间序列与其自身在一个或多个滞后期的散点图。在Python中,可以使用pandas库的lag_plot函数绘制滞后图。例如:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 绘制滞后图
pd.plotting.lag_plot(data['value'])
plt.show()
```
以上就是用Python绘制时间序列分析中常用的相关函数图、偏相关函数图和滞后图的方法。