소개

자기 상관 계수와 편 자기 상관 계수를 그래프로 그린 콜레로그램을 파이썬으로 플롯하는 방법을 설명한다.

자기 상관 계수의 플롯

statsmodels.api의 sm.graphics.tsa.plot_acf 함수를 사용합니다.

자기 편상 관계 수의 플롯

statsmodels.api의 sm.graphics.tsa.plot_pacf 함수를 사용합니다.

예

예를 들어, 다음 AR (1) 모델의 자기 상관 계수를 플롯합니다.

y_t = 1 + 0.5 y_{t-1} + \epsilon_t

그러나 $\epsilon_t $는 분산 1의 정규 화이트 노이즈입니다.
또한 $y_0 = 2 $라고 가정합니다.

#モジュールの取り込みとグラフをいい感じにするおまじない
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
%matplotlib inline
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

#プロットするデータ列の作成
#今回は100個の時刻におけるデータを取り込む
y = np.zeros(100)
np.random.seed(42)
epsilon = np.random.standard_normal(100)
y[0] = 2
for t in range(1,100):
    y[t] = 1 + 0.5 * y[t-1] + epsilon[t]

#プロットする時系列データを見てみる
plt.plot(y)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('value')
plt.title('time-value plot');

다음 그래프가 플롯됩니다.

#自己相関係数のプロット
sm.graphics.tsa.plot_acf(y, lags=20)
plt.xlabel('lags')
plt.ylabel('corr')

#偏自己相関係数のプロット
sm.graphics.tsa.plot_pacf(y, lags=20)
plt.xlabel('lags')
plt.ylabel('corr')

자기 상관 계수의 콜레로그램과 편 자기 상관 계수의 콜레로그램이 플롯됩니다.