De autocorrelatiefunctie

Autocorrelaties kunnen bij veel vertragingen (lags) worden geschat om beter in te schatten hoe een tijdreeks zich verhoudt tot zijn verleden. Meestal zijn we vooral geïnteresseerd in hoe een reeks zich verhoudt tot het meest recente verleden.

De functie acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) schat alle autocorrelaties van 0, 1, 2, … tot en met de waarde die je opgeeft bij het argument lag.max. In de vorige oefening focuste je op de lag-1-autocorrelatie door lag.max op 1 te zetten.

In deze oefening verken je een paar verdere toepassingen van het acf()-commando. De tijdreeks x is opnieuw voor je ingeladen en staat in de grafiek rechts.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Tijdreeksanalyse in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik acf() om de autocorrelaties van reeks x van 0 tot en met 10 te bekijken. Zet het argument lag.max op 10 en laat het argument plot op FALSE staan.
Voer de acf()-code uit en kopieer en plak de autocorrelatieschatting (ACF) bij lag-10 uit de output.
Herhaal dit voor de autocorrelatieschatting (ACF) bij lag-5.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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

Code bewerken en uitvoeren