La funzione di autocorrelazione
Le autocorrelazioni possono essere stimate a molti ritardi (lag) per valutare meglio come una serie temporale si relaziona al suo passato. In genere ci interessa soprattutto come una serie è correlata al passato più recente.
La funzione acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) stimerà tutte le autocorrelazioni da 0, 1, 2, … fino al valore specificato dall’argomento lag.max. Nell’esercizio precedente ti sei concentrato sull’autocorrelazione al lag 1 impostando lag.max a 1.
In questo esercizio esplorerai alcune applicazioni aggiuntive del comando acf(). Anche qui, la serie temporale x è stata pre-caricata per te ed è mostrata nel grafico a destra.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi delle serie temporali in R
Istruzioni dell'esercizio
- Usa
acf()per visualizzare le autocorrelazioni della seriexda 0 a 10. Imposta l’argomentolag.maxa10e mantieniplotaFALSE. - Esegui il codice
acf()e copia e incolla dall’output la stima dell’autocorrelazione (ACF) al lag 10. - Ripeti per la stima dell’autocorrelazione (ACF) al lag 5.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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