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Autokorrelation saisonaler und zyklischer Zeitreihen

Wenn Daten saisonal oder zyklisch sind, zeigt die ACF Spitzen rund um die saisonalen Lags bzw. bei der durchschnittlichen Zykluslänge.

Du untersuchst dieses Phänomen, indem du die jährliche Sonnenfleckenreihe (sie folgt dem Sonnenzyklus von etwa 10–11 Jahren) in sunspot.year und den täglichen Traffic des Hyndsight-Blogs (er folgt einem 7-tägigen Wochenmuster) in hyndsight plottest. Beide Objekte wurden in deinen Arbeitsbereich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognosen mit R

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein Zeitdiagramm und ein ACF-Diagramm von sunspot.year.
  • Bei welchem Lag-Wert (x) findest du im ACF-Diagramm die maximale Autokorrelation (y)? Setze diesen Wert auf maxlag_sunspot.
  • Erstelle ein Zeitdiagramm und ein ACF-Diagramm von hyndsight.
  • Bei welchem Lag-Wert (x) findest du im ACF-Diagramm die maximale Autokorrelation (y)? Setze diesen Wert auf maxlag_hyndsight.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Plot the annual sunspot numbers
autoplot(___)
ggAcf(___)

# Save the lag corresponding to maximum autocorrelation
maxlag_sunspot <- ___

# Plot the traffic on the Hyndsight blog
___
___

# Save the lag corresponding to maximum autocorrelation
maxlag_hyndsight <- ___
Code bearbeiten und ausführen