我试图绘制两个时间序列之间的自相关以寻找所需的滞后。Python statsmodels.graphics.tsaplots 库提供了一个 plot_acf 用于调查时间序列对自身的滞后影响。
我如何绘制这种滞后相关性来探索一个时间序列影响另一个时间序列以了解我应该选择哪个滞后?
https://stackoverflow.com/users/7094244/michael-grogan感谢您对“自相关”和“互相关”的解释。我宁愿建议以更“统计”的方式转换您的绘图图像。例如我做的这个:
plt.xcorr(TS1, TS2, usevlines=True, maxlags=20, normed=True, lw=2)
plt.grid(True)
plt.axhline(0.2, color='blue', linestyle='dashed', lw=2)
plt.ylim([0, 0.3])
plt.title("Cross-correlation")
正如您可以从图中发现的那样,我有一个非常特殊的案例,几乎没有相关性。理想情况下,您应该重写
plt.set_ylim([0, 0.3])
作为
plt.set_ylim([0, 1])
查看所有相关边界。并且,通常情况下,>=0.2 的相关性被认为具有统计显着性。
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