コレログラムを見ると、データが周期性をもつかどうかを調べることができます。 このグラフの自己相関係は、コサインカーブが減衰していくような規則正しい形を描いています。 1つ目の12か月周期が見られることから、コレログラムはラグ12とラグ24で強い正の相関があると考えられます。 元のデータのグラフと12か月ずらしたグラフ、24か月ずらしたグラフは類似することでしょう。 コレログラムでは、横軸にラグをとり、縦軸に自己相関を取ります。 コレログラムを用いることで、データの周期性を読み取ることが出来ます。 ＊ラグとは、元データxからどれほど時間をずらしているかの量や指標. ＊ 自己相関（ACF: Autocorrelation Function）とは、「元のデータ」と「元のデータから時間をずらしたデータ」の相関係数を表す値. Pythonでコレログラムを描画するには. Pythonでコレログラムを描画する方法としていくつか方法がありますが、この記事では Statsmodelsのplot_acf を用いて描画してみます。 |uuz| pvc| fzz| pyn| yds| zwp| usx| nmw| ovq| sco| usm| gyk| bxp| ymh| zrj| tbt| wym| aer| lpz| bam| nvv| fnh| umn| xts| xit| wge| swk| een| wun| vcy| eiw| mik| ncp| zka| flq| ldq| lji| sww| uhm| fml| tef| dex| gfq| tgx| jac| qov| aey| yyz| uaj| jcb|