自相关检测python

自相关检测是一种用于确定时间序列数据中是否存在自相关性的方法。在Python中，可以使用plot_acf函数进行自相关检测。该函数可以绘制出时间序列数据的自相关图，以帮助我们分析数据的相关性。

plot_acf函数的参数意义如下：
- x：一维的数据序列。
- ax：指定绘图的坐标轴。
- lags：滞后阶数，即计算自相关性的最大滞后阶数。
- alpha：置信水平，默认为0.05。
- use_vlines：是否使用垂直线表示自相关性。
- adjusted：是否进行修正，默认为False。
- fft：是否使用FFT计算自相关，默认为False。
- missing：缺失值处理方法，默认为'none'。
- title：图表的标题。
- zero：是否包含滞后为0的自相关系数，默认为True。
- auto_ylims：是否自动调整y轴的范围，默认为False。
- bartlett_confint：是否计算Bartlett置信区间，默认为True。
- vlines_kwargs：自相关系数线的样式参数。