Die Autokorrelationsfunktion

Autokorrelationen können für viele Lags geschätzt werden, um besser beurteilen zu können, wie eine Zeitreihe mit ihrer Vergangenheit zusammenhängt. Meist interessiert uns am meisten, wie eine Reihe mit ihrer jüngsten Vergangenheit zusammenhängt.

Die Funktion acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) schätzt alle Autokorrelationen von 0, 1, 2, … bis zum durch das Argument lag.max angegebenen Wert. In der vorherigen Übung hast du dich auf die Autokorrelation bei Lag 1 konzentriert, indem du das Argument lag.max auf 1 gesetzt hast.

In dieser Übung erkundest du weitere Anwendungen des Befehls acf(). Wie zuvor wurde die Zeitreihe x bereits für dich geladen und im Diagramm rechts angezeigt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihenanalyse in R

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Anleitung zur Übung

Verwende acf(), um die Autokorrelationen der Reihe x von 0 bis 10 anzuzeigen. Setze das Argument lag.max auf 10 und belasse das Argument plot bei FALSE.
Führe den acf()-Code aus und kopiere die Autokorrelationsschätzung (ACF) bei Lag 10 aus der Ausgabe.
Wiederhole das für die Autokorrelationsschätzung (ACF) bei Lag 5.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Generate ACF estimates for x up to lag-10
acf(___, lag.max = ___, plot = FALSE)

# Type the ACF estimate at lag-10 


# Type the ACF estimate at lag-5

Code bearbeiten und ausführen