मूविंग एवरेज के लिए ऑटोकॉरिलेशन फंक्शन (ACF) का अनुमान लगाएँ
अब जब आपने arima.sim() कमांड का उपयोग करके कुछ MA डेटा सिम्युलेट कर लिया है, तो आप अपने डेटा के ऑटोकॉरिलेशन फंक्शन (ACF) का अनुमान लगाना चाहेंगे। पिछले चैप्टर की तरह, आप acf() कमांड का उपयोग करके अपने MA डेटा में ऑटोकॉरिलेशन के प्लॉट बना सकते हैं।
इस अभ्यास में, आप acf() का उपयोग करके तीन सिम्युलेटेड MA सीरीज़ x, y, और z के ACF का अनुमान लगाएंगे। इन सीरीज़ के स्लोप पैरामीटर क्रमशः 0.4, 0.9, और -0.75 हैं, और दाईं ओर दिए गए फ़िगर में दिखाए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
- क्रमशः
x,y, औरzके लिए ऑटोकॉरिलेशन फंक्शंस का अनुमान लगाने हेतुacf()को तीन बार कॉल करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate ACF for x
acf(___)
# Calculate ACF for y
# Calculate ACF for z