Chuỗi thời gian - Trung bình động
Đối với chuỗi thời gian đứng yên, mô hình trung bình động xem giá trị của một biến tại thời điểm 't' là một hàm tuyến tính của sai số dư từ các bước thời gian 'q' trước nó. Sai số còn lại được tính bằng cách so sánh giá trị tại thời điểm 't' với giá trị trung bình động của các giá trị trước đó.
Về mặt toán học, nó có thể được viết là -
$$ y_ {t} = c \: + \: \ epsilon_ {t} \: + \: \ theta_ {1} \: \ epsilon_ {t-1} \: + \: \ theta_ {2} \: \ epsilon_ {t-2} \: + \: ... +: \ theta_ {q} \: \ epsilon_ {tq} \: $$
Trong đó 'q' là tham số xu hướng trung bình động
$ \ epsilon_ {t} $ là tiếng ồn trắng và
$ \ epsilon_ {t-1}, \ epsilon_ {t-2} ... \ epsilon_ {tq} $ là các thuật ngữ lỗi ở khoảng thời gian trước.
Giá trị của 'q' có thể được hiệu chỉnh bằng nhiều phương pháp khác nhau. Một cách để tìm giá trị apt của 'q' là vẽ biểu đồ tương quan tự động một phần.
Biểu đồ tương quan tự động một phần hiển thị mối quan hệ của một biến với chính nó ở các bước thời gian trước với các tương quan gián tiếp bị loại bỏ, không giống như biểu đồ tương quan tự động hiển thị tương quan trực tiếp cũng như gián tiếp, hãy xem nó trông như thế nào đối với biến 'nhiệt độ' của chúng tôi dữ liệu.
Hiển thị PACP
Trong [143]:
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
plot_pacf(train, lags = 100)
plt.show()
Tương quan tự động một phần được đọc giống như một biểu đồ tương quan.