
183
183
12.7 自己相関
ラグ 高品質 中品質 低品質
1
−
0.029
−
0.014 0.034
7 0.02
−
0.042
−
0.009
30 0.014
−
0.0064
−
0.013
365 0.045 0.015 0.033
次節では、これらの相関が統計的に有意かどうか(実は、それらは有意でありませ
ん)検定しますが、この時点では、この時系列には、少なくともこれらのラグについ
て、季節的変動パターンがないと、とりあえず結論を出しておきます。
12.7
自己相関
時系列に系列相関がありそうなものの、どのラグで検定すればよいかわからないと
きには、全部試すことができます。自己相関関数(
autocorrelation function
)は、ラグを、
与えられたラグの系列相関に対応させる関数です。「自己相関」は、ラグが
1
でない
ときによく使われる、系列相関の別名です。
「
11.1
StatsModels
」の線形回帰で用いた
StatsModels
も、自己相関関数を計算
する
acf
を含めて、系列相関の関数を提供します。
import statsmodels.tsa.stattools as smtsa
acf = smtsa.acf(filled.resid, nlags=365, unbiased=True)
acf
は、ラグが
0
から
nlags
までの値の系列相関を計算します。フラグ
unbiased
は、
acf
に標本のサイズに応じて推定値を修正するかどうか指示します。計算結果は、相
関配列です。高品質の日次の価格を選び、 ...