Автокорреляция является числовым отражениям связи между лаговыми значениями временного ряда. Рассмотрим, особенности ее подсчета и практической реализации в библиотеке Statsmodels. Сначала скачаем тренировочный набор данных: Автокорреляцию между ts и его сдвигом на k можно посчитать так: или более практичный вид: Числовые коэффициенты в числителе и знаменателе считают по-разному, так как у основного ряда T членов, а лагового - (T-k)...

Рассмотрим способ разложения временного ряда на трендовую, сезонную и остаточную составляющие. Под трендом понимаем общую закономерность ряда (изменение среднего значения со временем), под сезонностью — повторяющуюся закономерность в определенных периодах (чтобы говорить о сезонности, в датасете должно быть несколько периодов). Для демонстрации загрузим набор данных о статистике пассажирских перелетов с 1949 по 1960 из библиотеки pmdarima: Разложение на перечисленные выше составляющие можно произвести с помощью функции seasonal_decompose из модуля statsmodels...