{"id":878,"date":"2023-07-28T11:11:00","date_gmt":"2023-07-28T11:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/"},"modified":"2023-07-28T11:11:00","modified_gmt":"2023-07-28T11:11:00","slug":"autocorrelatie-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/","title":{"rendered":"Hoe autocorrelatie in python te berekenen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Autocorrelatie<\/strong> meet de mate van gelijkenis tussen een tijdreeks en een vertraagde versie van zichzelf over opeenvolgende tijdsintervallen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het wordt ook wel &#8217;seri\u00eble correlatie&#8216; of &#8218;vertraagde correlatie&#8216; genoemd omdat het de relatie meet tussen de huidige waarden van een variabele en zijn historische waarden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wanneer de autocorrelatie in een tijdreeks hoog is, wordt het eenvoudig om toekomstige waarden te voorspellen door simpelweg naar waarden uit het verleden te verwijzen.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Hoe autocorrelatie in Python te berekenen<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we in Python de volgende tijdreeks hebben die de waarde van een bepaalde variabele voor 15 verschillende perioden weergeeft:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\nx = [22, 24, 25, 25, 28, 29, 34, 37, 40, 44, 51, 48, 47, 50, 51]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen de autocorrelatie voor elke vertraging in de tijdreeks berekenen met behulp van de <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.tsa.stattools.acf.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">acf()-functie<\/a> uit de statsmodels-bibliotheek:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> statsmodels.api <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sm\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate autocorrelations<\/span>\nsm.tsa.acf(x)\n\narray([ 1. , 0.83174224, 0.65632458, 0.49105012, 0.27863962,\n        0.03102625, -0.16527446, -0.30369928, -0.40095465, -0.45823389,\n       -0.45047733])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De manier om het resultaat te interpreteren is als volgt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De autocorrelatie bij lag 0 is <strong>1<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De autocorrelatie bij lag 1 is <strong>0,8317<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De autocorrelatie bij lag 2 is <strong>0,6563<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De autocorrelatie bij lag 3 is <strong>0,4910<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Enzovoort.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen ook het aantal vertragingen opgeven dat moet worden gebruikt met het <strong>nlags-<\/strong> argument:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>sm.tsa.acf(x, nlags= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> )\n\narray([1.0, 0.83174224, 0.65632458, 0.49105012, 0.27863962, 0.03102625])<\/strong><\/pre>\n<h3> <strong>Hoe de autocorrelatiefunctie in Python te plotten<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen de autocorrelatiefunctie voor een tijdreeks in Python plotten met behulp van de <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/dev\/generated\/statsmodels.graphics.tsaplots.plot_acf.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">functie tsaplots.plot_acf()<\/a> uit de statsmodels-bibliotheek:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> statsmodels.graphics <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> tsaplots\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot autocorrelation function<\/span>\nfig = tsaplots.plot_acf(x, lags=10)\nplt.show()<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9480 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/autocorrelationpython1.png\" alt=\"Autocorrelatiefunctie in Python\" width=\"495\" height=\"343\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Op de x-as wordt het aantal vertragingen weergegeven en op de y-as de autocorrelatie bij dat aantal vertragingen. Standaard begint de plot bij lag = 0 en is de autocorrelatie altijd <strong>1<\/strong> bij lag = 0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen ook inzoomen op de eerste vertragingen door ervoor te kiezen minder vertragingen te gebruiken met het <strong>vertragingsargument<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> statsmodels.graphics <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> tsaplots\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot autocorrelation function<\/span>\nfig = tsaplots.plot_acf(x, lags= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> )\nplt.show()<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9481 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/autocorrelationpython2.png\" alt=\"Autocorrelatiefunctie plotten in Python\" width=\"495\" height=\"329\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">U kunt ook de titel en kleur van de cirkels die in de plot worden gebruikt, wijzigen met de <strong>titel-<\/strong> en <strong>kleurargumenten<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> statsmodels.graphics <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> tsaplots\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot autocorrelation function<\/span>\nfig = tsaplots.plot_acf(x, lags= <span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #000000;\">5, color='g', title='Autocorrelation function'<\/span><\/span> <span style=\"color: #000000;\">)<\/span>\nplt.show()<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9482 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/autocorrelationpython4.png\" alt=\"Autocorrelatiefunctie in Python met aangepaste titel\" width=\"499\" height=\"342\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Meer Python-tutorials vind je op deze pagina .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Autocorrelatie meet de mate van gelijkenis tussen een tijdreeks en een vertraagde versie van zichzelf over opeenvolgende tijdsintervallen. Het wordt ook wel &#8217;seri\u00eble correlatie&#8216; of &#8218;vertraagde correlatie&#8216; genoemd omdat het de relatie meet tussen de huidige waarden van een variabele en zijn historische waarden. Wanneer de autocorrelatie in een tijdreeks hoog is, wordt het eenvoudig [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-878","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hoe autocorrelatie in Python te berekenen - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Een eenvoudige uitleg over het berekenen en plotten van een autocorrelatiefunctie in Python.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hoe autocorrelatie in Python te berekenen - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Een eenvoudige uitleg over het berekenen en plotten van een autocorrelatiefunctie in Python.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T11:11:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/autocorrelationpython1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/\",\"name\":\"Hoe autocorrelatie in Python te berekenen - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T11:11:00+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T11:11:00+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"Een eenvoudige uitleg over het berekenen en plotten van een autocorrelatiefunctie in Python.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Hoe autocorrelatie in python te berekenen\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hoe autocorrelatie in Python te berekenen - Statorials","description":"Een eenvoudige uitleg over het berekenen en plotten van een autocorrelatiefunctie in Python.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Hoe autocorrelatie in Python te berekenen - Statorials","og_description":"Een eenvoudige uitleg over het berekenen en plotten van een autocorrelatiefunctie in Python.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-28T11:11:00+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/autocorrelationpython1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"2\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/","name":"Hoe autocorrelatie in Python te berekenen - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-28T11:11:00+00:00","dateModified":"2023-07-28T11:11:00+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"Een eenvoudige uitleg over het berekenen en plotten van een autocorrelatiefunctie in Python.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/autocorrelatie-python\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Hoe autocorrelatie in python te berekenen"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/878","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=878"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/878\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=878"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=878"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=878"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}