Identifiez le modèle à partir du graphique d’ACF

Enfin, le graphique d’ACF pour chaque modèle apporte des informations supplémentaires utiles sur la façon dont chaque modèle fonctionne (et, par conséquent, quand vous devriez utiliser chaque modèle). Il est également utile de pouvoir identifier le modèle à partir du graphique d’ACF.

Une série temporelle issue de chacun des quatre modèles étudiés dans ce cours a été simulée, et leurs fonctions d’autocorrélation empiriques (ACF) figurent dans l’un des quatre panneaux de l’illustration ci-contre. Il s’agit des modèles bruit blanc (WN), marche aléatoire (RW), autorégressif (AR) et moyenne mobile simple (MA).

Associez chaque graphique d’ACF empirique à l’un des modèles WN, RW, AR, MA.