Vizualizarea funcției de autocorelare

Estimarea funcției de autocorelare (ACF) la mai multe decalaje ne permite să evaluăm cum se raportează o serie de timp x la valorile sale anterioare. Estimările numerice sunt importante pentru calcule detaliate, dar este util și să vizualizăm ACF ca funcție de decalaj.

De fapt, comanda acf() produce implicit un grafic. Aceasta alege și o valoare implicită pentru lag.max, adică numărul maxim de decalaje afișate.

Trei serii de timp — x, y și z — au fost încărcate în mediul tău R și sunt reprezentate grafic în dreapta. Seria de timp x prezintă o persistență puternică, adică valoarea curentă este strâns legată de cele care o precedă. Seria de timp y prezintă un tipar periodic cu o lungime a ciclului de aproximativ patru observații, ceea ce înseamnă că valoarea curentă este relativ apropiată de observația de acum patru pași. Seria de timp z nu prezintă niciun tipar clar.

În acest exercițiu, vei reprezenta grafic funcția de autocorelare estimată pentru fiecare serie de timp. În graficele produse de acf(), decalajul pentru fiecare estimare a autocorrelației este indicat pe axa orizontală, iar înălțimea barelor verticale reprezintă valoarea estimată. Reține că ACF la decalajul 0 este întotdeauna 1.

În final, fiecare grafic ACF include o pereche de linii orizontale albastre întrerupte, care reprezintă intervale de încredere de 95% centrate în zero. Acestea sunt folosite pentru a determina semnificația statistică a unei estimări individuale a autocorrelației la un anumit decalaj față de o valoare nulă de zero, adică absența autocorrelației la acel decalaj.