Функция автокорреляции

Автокорреляции можно оценивать на множестве лагов, чтобы лучше понять, как временной ряд связан со своим прошлым. Как правило, нас больше всего интересует связь ряда с его недавним прошлым.

Функция acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) вычисляет все автокорреляции от 0, 1, 2,…, до значения, заданного аргументом lag.max. В предыдущем упражнении вы сосредоточились на автокорреляции первого лага, установив lag.max равным 1.

В этом упражнении вы познакомитесь с другими возможностями команды acf(). Временной ряд x снова загружен заранее и показан на графике справа.

Это упражнение является частью курса

Анализ временных рядов в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью acf() вычислите автокорреляции ряда x от 0 до 10. Установите аргумент lag.max равным 10, а аргумент plot оставьте равным FALSE.
Запустите код acf() и скопируйте из вывода оценку автокорреляции (ACF) на лаге 10.
Повторите то же самое для оценки автокорреляции (ACF) на лаге 5.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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

Редактировать и запускать код