ACF プロットでモデル名を当てよう

最後に、各モデルの ACF プロットを見ると、そのモデルがどのように振る舞うか（つまり、いつ使うべきか）に関する有用な情報が得られます。ACF プロットからモデルを見分けられることも重要です。

このコースで扱った 4 つのモデルそれぞれから時系列をシミュレーションし、その標本自己相関関数（ACF）を、隣の図の 4 つのパネルのいずれかに示しています。含まれるモデルは、white noise（WN）、random walk（RW）、autoregressive（AR）、simple moving average（MA）です。

各標本 ACF プロットを、WN、RW、AR、MA のいずれかのモデルに対応づけてください。