【2.6.2】自相关和部分自相关图（Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot）

ACF图显示时间序列与其自身滞后的相关性。 每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。 那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。

那么如何解读呢？

对于AirPassengers，我们看到多达14个滞后穿过蓝线，因此非常重要。 这意味着，14年前的航空旅客交通量对今天的交通状况有影响。

PACF在另一方面显示了任何给定滞后（时间序列）与当前序列的自相关，但是删除了滞后的贡献。

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# Import Data
df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv')

# Draw Plot
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2,figsize=(16,6), dpi= 80)
plot_acf(df.traffic.tolist(), ax=ax1, lags=50)
plot_pacf(df.traffic.tolist(), ax=ax2, lags=20)

# Decorate
# lighten the borders
ax1.spines["top"].set_alpha(.3); ax2.spines["top"].set_alpha(.3)
ax1.spines["bottom"].set_alpha(.3); ax2.spines["bottom"].set_alpha(.3)
ax1.spines["right"].set_alpha(.3); ax2.spines["right"].set_alpha(.3)
ax1.spines["left"].set_alpha(.3); ax2.spines["left"].set_alpha(.3)

# font size of tick labels
ax1.tick_params(axis='both', labelsize=12)
ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12)
plt.show()

参考资料

• https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/