BaşlayınÜcretsiz başlayın

Mevsimsellik içermeyen zaman serilerinde otokorelasyon

Zaman serisi verisine bakmanın başka bir yolu, gglagplot() kullanarak her bir gözlemi ondan bir süre önce gerçekleşmiş başka bir gözlemle karşı karşıya çizmektir. Örneğin, \(y_t\) ile \(y_{t-1}\)'i çizebilirsin. Buna gecikme grafiği (lag plot) denir; çünkü zaman serisini kendi gecikmelerine karşı çiziyorsun.

Gecikme grafikleriyle ilişkili korelasyonlar, otokorelasyon fonksiyonu (ACF) olarak adlandırılır. ggAcf() fonksiyonu ACF grafikleri üretir.

Bu egzersizde, önceden yüklenmiş oil verisiyle ("fpp2" paketinde mevcuttur) çalışacaksın. Bu veri, 1965-2013 yılları arasında Suudi Arabistan'daki yıllık petrol üretimini (milyon ton cinsinden) içerir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tahminleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • autoplot() fonksiyonunu kullanarak oil verisini çiz.
  • oil verisi için, yukarıda tanıtılan iki fonksiyondan birini kullanarak \(y_t\) ile \(y_{t-k}\), \(k=1,\dots,9\) arasındaki ilişkiyi çiz. Gecikme arttıkça ilişkilerin nasıl değiştiğine bak.
  • Benzer şekilde, diğer uygun yeni fonksiyonu kullanarak her bir gecikme grafiğiyle ilişkili korelasyonları çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create an autoplot of the oil data
___

# Create a lag plot of the oil data
___

# Create an ACF plot of the oil data
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır