机器学习笔记 - 自相关和偏自相关简介

本文介绍了自相关和偏自相关在时间序列分析中的应用,通过Python示例展示了如何计算和绘制自相关图及偏自相关图。文章探讨了自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的区别,并使用澳大利亚墨尔本最低日气温数据集进行实战演示,帮助读者理解这两个概念在时间序列预测中的作用。

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1、概述 

        自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中大量使用。

        这些图表以图形方式总结了与时间序列中的观测值的关系强度以及先前时间步长的观测值。对于时间序列预测的初学者来说,自相关和偏自相关之间的区别可能很让人困惑。

        我们将了解如何使用 Python 计算和绘制自相关和偏相关图。以及了解以下内容

        如何绘制和查看时间序列的自相关函数。

        如何绘制和查看时间序列的偏自相关函数。

        用于时间序列分析的自相关函数和偏自相关函数之间的区别。

2、最低每日温度数据集

        该数据集描述了澳大利亚墨尔本市 10 年(1981-1990 年)的最低日气温。

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