代码之家 › 专栏 › 技术社区 › yatu Sayali Sonawane

非平稳时间序列的自相关

time-series python

yatu Sayali Sonawane · 技术社区 · 6 年前

我在python中实现了一个函数来计算特定滞后k下时间序列的自相关,它是在假设某些时间序列可能不是平稳的情况下实现的。然而,我发现对于其中一些,我得到的值大于1,特别是在最后的滞后。所以我想我一定是算错了。

我正在实施以下措施:

其中,对于与滞后序列相对应的项,我计算的是从滞后k开始的平均值和标准偏差。

def custom_autocorrelation(x, lag = 12):
    n = len(x)
    std = x.std()
    mu = x.mean() 
    autocov = 0
    mu_lag = x[lag:].mean() 
    std_lag = x[lag:].std() 
    for j in range(n-lag):
        autocov += (x[j] - mu)*(x[j+lag] - mu_lag)
    autocorr = autocov/(std*std_lag*(n-lag))
    return autocorr

作为一个例子,我试着用下面的序列,对于k=12,系数为1.03:

np.array([20623., 11041.,  5686.,  2167.,  2375.,  2057.,  3141.,   504.,
         152.,  6562.,  8199., 15103., 16632.,  7190.,  6987.,  2652.,
        1949.,  2223.,  1703.,  2163.,  1850.,  6932.,  5932., 13124.,
       14846.,  7850.,  4526.,  1277.,  1036.,  1500.,  1648.,  1384.,
        1446.,  3477.,  6818., 12446.,  9734.])

1 回复 | 直到 6 年前

Alexander McFarlane 6 年前

我想你只是把等式写错了。以下部分

std = x.std()
mu = x.mean()

std = x[: n - lag].std()
mu = x[: n - lag].mean()

解决这个问题

In [221]: custom_autocorrelation(a, 12)
Out[221]: 0.9569497673729846

我也从一个 previous answer 大大加快了计算速度

def modified_acorr(ts, lag):
    """An autocorrelation estimation as per
    http://itfeature.com/time-series-analysis-and-forecasting/autocorrelation-time-series-data

    Args:
        ts (np.ndarray): series
        lag (int): the lag

    Returns:
        float: The autocorrelation
    """
    return (
        (ts[:ts.size - lag] - ts[:ts.size - lag].mean()) *
        (ts[lag:] - ts[lag:].mean())
    ).ravel().mean() / (ts[lag:].std() * ts[:ts.size - lag].std())

比较正则自相关函数,我们得到相似的答案

In [197]: modified_acorr(a, 12)
Out[197]: 0.9569497673729849

In [218]: acorr(a, a.mean(), 12) / acorr(a, a.mean(), 0)  # normalisation
Out[218]: 0.9201920561073853

推荐文章

W. Walter · 熊猫-根据混合频率数据计算月平均值

2 年前

luide · 熊猫前瞻性滚动窗口-参差不齐指数

6 年前

user5458635 · 多输出LSTM时间序列预测

6 年前

Rafael Díaz · 创建具有特定日期的时间序列

6 年前

Manthan mahes wari · 如何将2D pandas阵列适配到Keras LSTM层?

6 年前

Rob · 时间序列图中的重复模式

6 年前

user60856839 · 使用Sparkyr完成时间序列

6 年前

amigo · 将带有时间序列的大型混合CSV导入R

6 年前

ct957 · R中的colsum条件?

6 年前

jamesrogers93 · 用于检索时间序列财务数据摘要的高效Cassandra DB设计

6 年前