La fonction d’autocorrélation
Les autocorrélations peuvent être estimées à de nombreux retards (lags) afin d’évaluer plus finement le lien entre une série temporelle et son passé. Nous nous intéressons en général surtout à la relation avec le passé le plus récent.
La fonction acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) estime toutes les autocorrélations pour les retards 0, 1, 2, …, jusqu’à la valeur spécifiée par l’argument lag.max. Dans l’exercice précédent, vous vous êtes concentré sur l’autocorrélation au retard 1 en fixant lag.max à 1.
Dans cet exercice, vous allez explorer d’autres utilisations de la commande acf(). Une fois encore, la série temporelle x a été préchargée pour vous et apparaît dans le graphique à droite.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyse de séries temporelles en R</cours>Instructions de l’exercice
- Utilisez
acf()pour afficher les autocorrélations de la sériexde 0 à 10. Définissez l’argumentlag.maxà10et laissez l’argumentplotàFALSE. - Exécutez le code
acf()puis copiez-collez l’estimation de l’autocorrélation (ACF) au retard 10 à partir du résultat. - Répétez l’opération pour l’estimation de l’autocorrélation (ACF) au retard 5.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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