Estimasi fungsi autokorelasi (ACF) untuk moving average
Setelah Anda mensimulasikan beberapa data MA menggunakan perintah arima.sim(), Anda mungkin ingin mengestimasi fungsi autokorelasi (ACF) untuk data Anda. Seperti pada bab sebelumnya, Anda dapat menggunakan perintah acf() untuk menghasilkan plot autokorelasi pada data MA Anda.
Dalam latihan ini, Anda akan menggunakan acf() untuk mengestimasi ACF bagi tiga deret MA yang disimulasikan, yaitu x, y, dan z. Deret-deret ini memiliki parameter kemiringan sebesar 0,4; 0,9; dan -0,75, masing-masing, dan ditampilkan pada gambar di sebelah kanan.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Analisis Deret Waktu dengan R
Petunjuk latihan
- Gunakan tiga pemanggilan
acf()untuk mengestimasi fungsi autokorelasi untukx,y, danz, masing-masing.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Calculate ACF for x
acf(___)
# Calculate ACF for y
# Calculate ACF for z