Autocorrelation
एक और महत्वपूर्ण जानकारी यह है कि टाइम सीरीज़ में किसी बिंदु का उससे पहले आए बिंदुओं से क्या संबंध है। इसे autocorrelation कहा जाता है और इसे ऐसे चार्ट के रूप में दिखाया जा सकता है जो अलग‑अलग समय अंतराल (lags) से अलग किए गए बिंदुओं के बीच सहसंबंध दर्शाता है।
R में, आप acf() का उपयोग करके autocorrelation फ़ंक्शन प्लॉट कर सकते हैं, जो डिफ़ॉल्ट रूप से पहले 30 lags दिखाता है (अर्थात् बिंदु n और n - 1, n और n - 2, n और n - 3, और इसी तरह 30 तक के बीच सहसंबंध)। autocorrelogram, या autocorrelation चार्ट, आपको बताता है कि टाइम सीरीज़ में कोई भी बिंदु अपने अतीत से कैसे संबंधित है और यह संबंध कितना महत्वपूर्ण है। महत्वपूर्णता के स्तर 0 के ऊपर और नीचे 2 क्षैतिज रेखाओं से दर्शाए जाते हैं।
आपने वीडियो में देखा कि इस फ़ंक्शन का उपयोग करना काफ़ी सीधा है:
> acf(amazon_stocks,
main = "AMAZON return autocorrelations")
इस अभ्यास में, आप rtn में उपलब्ध Apple स्टॉक प्राइस रिटर्न डेटा का autocorrelation प्लॉट बनाएँगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में टाइम सीरीज़ डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन
अभ्यास निर्देश
rtnका autocorrelation प्लॉट बनाएँ और इसका शीर्षक "Apple return autocorrelation" रखें।- प्लॉट दोबारा बनाएँ और
lag.max = 10जोड़कर अधिकतम lag को 10 कर दें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Draw autocorrelation plot
# Redraw with a maximum lag of 10