АВТОКОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ PYTHON

Автокорреляционная функция (ACF) используется для оценки корреляции между временными рядами, которые являются изменяющимися во времени. В Python для расчета автокорреляции можно использовать функцию acf из пакета statsmodels.

Для использования функции acf, необходимо сначала установить и импортировать statsmodels:

!pip install statsmodels
import statsmodels.api as sm

Затем можно использовать функцию acf, передав в неё временной ряд в виде массива numpy. Например:

import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
acf_result = sm.tsa.acf(data)

Результатом будет массив с автокорреляцией для каждой задержки. Если требуется только первое значение автокорреляции (для задержки 1), то можно использовать параметр nlags:

acf_result = sm.tsa.acf(data, nlags=1)

Если требуется построить график автокорреляции, то можно использовать функцию plot_acf:

import matplotlib.pyplot as plt
sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=range(1, len(data)))
plt.show()

Анализ временного ряда (Python)

Как определить автокорреляцию в остатках Дарбин Уотсон

Семинар по ЦОС: Автокорреляция

Автокорреляционная функция

Основы ЦОС: 15. Корреляционная функция (ссылки на скачивание скриптов в описании)

41 Рекурсия в Python. Рекурсивная функция Часть 1

Занятие 20. Временные ряды

О корреляционной функции и её аналитическом вычислении

Потоки в Python за 5 минут

Интерполяция в Python

Новые материалы:

• Очередь с приоритетом python
• Python корень кубический
• Какая то там буква python
• Python не устанавливается на windows 7
• Парсинг requests json python
• Python генератор словарей
• Проверка на знаки препинания python
• Обратная функция лапласа python
• Python manage py startapp не работает
• Python pep8 проверка
• Python gui тестирование
• Как добавить python в path
• Библиотека crypto python
• Python tkinter frame параметры
• Python all функция