以下で表すことにします。時系列データの自己相関関数をプロットするPythonでAirPassengersデータの自己相関関数をプロットしてみましょう。自己相関関数をプロットするには、統計解析に関するモジュールstatsmodels内のplot_acf()を用います。最大値を引数lagsで与え、1-信頼区間を引数alphaで与えることができます。Noneとしているため信頼区間は表示されません。結果より、ラグが大きくなるに従い正の自己相関が緩やかに減衰していくことがわかります。12の倍数のラグでピークを持っていることより、系列が12の周期をもっているのではないか、ということも伺えます。AirPassengersは月次データであるため、「毎年夏休みの期間は乗客数が多い」のような周期があると思われます。プロットする方法について説明しました。次回の記事では時系列の定常性について考えていきます。G検定を取得するメリットを解説!最弱オセロを初めて攻略した天才オセロ高校生。TrendCOMMENTコメントを残すコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメント*お名前*メールアドレス*プライバシーポリシーはこちら上に表示された文字を入力してください。