자기상관함수
시계열이 과거와 어떻게 연결되는지 더 잘 파악하려면 여러 시차에서 자기상관을 추정할 수 있어요. 일반적으로 가장 최근의 과거와의 관계에 가장 관심이 많습니다.
acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) 함수는 0, 1, 2, …부터 lag.max 인수로 지정한 값까지의 모든 자기상관을 추정합니다. 이전 연습 문제에서는 lag.max를 1로 설정해 시차 1의 자기상관에 집중했죠.
이번 연습에서는 acf() 명령의 추가 활용을 살펴보겠습니다. 시계열 x는 미리 로드되어 있으며, 오른쪽의 그래프에 표시되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 시계열 분석
연습 안내
acf()를 사용해 시계열x의 시차 0부터 10까지의 자기상관을 확인하세요.lag.max인수는10으로 설정하고,plot인수는FALSE로 유지하세요.acf()코드를 실행한 뒤, 출력에서 시차 10의 자기상관 추정값(ACF)을 복사해 붙여넣으세요.- 같은 방법으로 시차 5의 자기상관 추정값(ACF)도 반복해서 제출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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