複数の AR 時系列の ACF を比較する

自己相関関数（ACF）は、AR 時系列では AR パラメータの値に応じて指数関数的に減衰します。たとえば、AR パラメータ $\small \phi = +0.9$ の場合、1 期ラグの自己相関は 0.9、2 期ラグは $\small (0.9)^2 = 0.81$、3 期ラグは $\small (0.9)^3 = 0.729$ となります。AR パラメータが小さいほど減衰は急になり、AR パラメータが負（例：-0.9）の場合は符号が交互に変わります。つまり、1 期ラグは -0.9、2 期ラグは $\small (-0.9)^2 = 0.81$、3 期ラグは $\small (-0.9)^3 = -0.729$ のようになります。

simulated_data_1 は AR パラメータ +0.9 のシミュレーション時系列、simulated_data_2 は -0.9、simulated_data_3 は 0.3 のものです。