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  3. R로 배우는 시계열 분석
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练习

자기회귀의 자기상관함수(ACF) 추정하기

데이터에서 자기상관함수를 직접 추정해야 한다면 어떻게 할까요? 이를 위해서는 데이터의 시차(lag)를 탐색해 자기상관을 추정하는 acf() 명령어가 필요합니다. 기본적으로 이 명령어는 현재 관측값과 과거 시차 간의 관계를 나타내는 그래프를 생성합니다.

이번 연습에서는 acf() 명령어를 사용해 새로 시뮬레이션한 세 개의 AR 시계열(x, y, z)에 대한 자기상관함수를 추정해 보겠습니다. 이 객체들의 기울기 모수는 각각 0.5, 0.9, -0.75이며, 인접한 그림에 표시되어 있습니다.

说明

100 XP
  • acf()를 세 번 호출하여 x, y, z의 ACF를 각각 계산하세요.