ラグプロットのグリッド

入門

2.8.16

ラグプロットのグリッド

最終更新 2020-08-26 読了時間 1 分
まとめ
  • 複数のラグに対して散布図（ラグプロット）をグリッド表示し、自己相関の形状を視覚的に確認する。
  • matplotlib.pyplot.scatterでラグ値 vs 現在値を各サブプロットに描画する。
  • AR モデルの有効性判断や、週次・月次の季節性パターンを直感的に見たいときに使う。

複数のラグを並べて描くと、周期性や自己相関の癖を直感的に読み取れます。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(16)
dates = pd.date_range("2020-01-01", periods=300, freq="D")
series = pd.Series(
    10
    + 0.04 * np.arange(len(dates))
    + 2.5 * np.sin(2 * np.pi * np.arange(len(dates)) / 30)
    + rng.normal(0, 0.8, size=len(dates)),
    index=dates,
)

lags = [1, 2, 7, 30]
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(6, 6))

for lag, ax in zip(lags, axes.flatten()):
    ax.scatter(series[:-lag], series[lag:], alpha=0.6, s=20, color="#2563eb")
    ax.set_title(f"ラグ {lag}")
    ax.set_xlabel("過去の値")
    ax.set_ylabel("現在の値")
    ax.grid(alpha=0.3)

fig.suptitle("複数ラグのラグプロット")
fig.tight_layout()
fig.savefig("static/images/timeseries/lag_grid.svg")

ラグプロットのグリッドの図

読み方のポイント #

  • ラグ1や2で対角線上に並ぶなら強い自己相関があり、AR モデルが効きやすい。
  • ラグ7や30で円弧状に並ぶなら週次・月次の季節性がある可能性が高い。
  • 点が散らばっていればそのラグに相関がないと判断できる。