계절성과 순환성을 가진 시계열의 자기상관
데이터가 계절적이거나 순환적이면, ACF는 계절성 지연값이나 평균 주기 길이에서 피크를 보입니다.
이 현상을 확인하기 위해 sunspot.year의 연간 흑점 수 시계열(약 10–11년의 태양 주기를 따름)과 hyndsight의 Hyndsight 블로그 일일 트래픽(7일 주간 패턴을 따름)을 그려 보겠습니다. 두 객체는 작업 공간에 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 시계열 예측
연습 안내
sunspot.year의 시계열 그래프와 ACF 플롯을 만드세요.- ACF 플롯을 보고, 어느 지연값(x)에서 최대 자기상관(y)을 찾을 수 있나요? 이 값을
maxlag_sunspot에 할당하세요. hyndsight의 시계열 그래프와 ACF 플롯을 만드세요.- ACF 플롯을 보고, 어느 지연값(x)에서 최대 자기상관(y)을 찾을 수 있나요? 이 값을
maxlag_hyndsight에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot the annual sunspot numbers
autoplot(___)
ggAcf(___)
# Save the lag corresponding to maximum autocorrelation
maxlag_sunspot <- ___
# Plot the traffic on the Hyndsight blog
___
___
# Save the lag corresponding to maximum autocorrelation
maxlag_hyndsight <- ___