Funkcja autokorelacji

Autokorelacje można szacować dla wielu opóźnień, aby lepiej ocenić, jak szereg czasowy odnosi się do swojej przeszłości. Zazwyczaj najbardziej interesuje nas związek szeregu z jego najnowszą przeszłością.

Funkcja acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) wyznacza wszystkie autokorelacje od 0, 1, 2,… aż do wartości określonej argumentem lag.max. W poprzednim ćwiczeniu skupiłeś się na autokorelacji dla opóźnienia 1, ustawiając argument lag.max na 1.

W tym ćwiczeniu poznasz kolejne zastosowania polecenia acf(). Podobnie jak wcześniej, szereg czasowy x jest już wczytany i widoczny na wykresie po prawej stronie.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza szeregów czasowych w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj acf(), aby wyświetlić autokorelacje szeregu x dla opóźnień od 0 do 10. Ustaw argument lag.max na 10 i zachowaj argument plot jako FALSE.
Uruchom kod acf() i skopiuj wartość oszacowania autokorelacji (ACF) dla opóźnienia 10 z wyników.
Powtórz to samo dla oszacowania autokorelacji (ACF) przy opóźnieniu 5.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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

Edytuj i uruchom kod