ÎncepețiÎncepe gratuit

Autocorelajia seriilor de timp non-sezoniere

O altă modalitate de a analiza datele unei serii de timp este să reprezinți grafic fiecare observație în raport cu o altă observație înregistrată cu ceva timp în urmă, folosind gglagplot(). De exemplu, poți reprezenta \(y_t\) față de \(y_{t-1}\). Aceasta se numește un grafic de lag, deoarece reprezinți seria de timp față de propriile lag-uri.

Corelațiile asociate graficelor de lag formează ceea ce se numește funcția de autocorelajie (ACF). Funcția ggAcf() generează grafice ACF.

În acest exercițiu, vei lucra cu setul de date pre-încărcat oil (disponibil în pachetul fpp2), care conține producția anuală de petrol din Arabia Saudită în perioada 1965-2013 (măsurată în milioane de tone).

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește funcția autoplot() pentru a reprezenta grafic datele oil.
  • Pentru datele oil, reprezintă grafic relația dintre \(y_t\) și \(y_{t-k}\), \(k=1,\dots,9\), folosind una dintre cele două funcții introduse mai sus. Observă cum se schimbă relațiile pe măsură ce lag-ul crește.
  • De asemenea, reprezintă grafic corelațiile asociate fiecărui grafic de lag folosind cealaltă funcție nouă potrivită.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create an autoplot of the oil data
___

# Create a lag plot of the oil data
___

# Create an ACF plot of the oil data
___
Editează și rulează codul