Estima la función de autocorrelación (ACF) para un promedio móvil
Ahora que has simulado algunos datos MA con el comando arima.sim(), puede que quieras estimar las funciones de autocorrelación (ACF) de tus datos. Como en el capítulo anterior, puedes usar el comando acf() para generar gráficos de la autocorrelación en tus datos MA.
En este ejercicio, usarás acf() para estimar la ACF de tres series MA simuladas, x, y y z. Estas series tienen parámetros de pendiente de 0.4, 0.9 y -0.75, respectivamente, y se muestran en la figura de la derecha.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa tres llamadas a
acf()para estimar las funciones de autocorrelación dex,yyz, respectivamente.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate ACF for x
acf(___)
# Calculate ACF for y
# Calculate ACF for z