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La función de autocorrelación

Las autocorrelaciones pueden estimarse en muchos rezagos (lags) para evaluar mejor cómo una serie temporal se relaciona con su pasado. Normalmente nos interesa más cómo se relaciona con su pasado más reciente.

La función acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) estima todas las autocorrelaciones desde 0, 1, 2,… hasta el valor indicado en el argumento lag.max. En el ejercicio anterior, te centraste en la autocorrelación de rezago 1 configurando lag.max en 1.

En este ejercicio, explorarás algunas aplicaciones adicionales del comando acf(). De nuevo, la serie temporal x ya está precargada y aparece en la gráfica de la derecha.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de series temporales en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa acf() para ver las autocorrelaciones de la serie x desde 0 hasta 10. Establece lag.max en 10 y deja plot como FALSE.
  • Ejecuta el código de acf() y copia y pega la estimación de autocorrelación (ACF) en el rezago 10 de la salida.
  • Repite esto para la estimación de autocorrelación (ACF) en el rezago 5.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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

Editar y ejecutar código