Оцініть автокореляційну функцію (ACF) для ковзного середнього
Тепер, коли ви змоделювали деякі дані MA за допомогою команди arima.sim(), можливо, ви захочете оцінити автокореляційну функцію (ACF) для своїх даних. Як і в попередньому розділі, ви можете скористатися командою acf(), щоб згенерувати графіки автокореляції у ваших даних MA.
У цій вправі ви використаєте acf(), щоб оцінити ACF для трьох змодельованих рядів MA: x, y та z. Ці ряди мають параметри нахилу 0,4; 0,9 і -0,75 відповідно й показані на рисунку праворуч.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз часових рядів в R
Інструкції до вправи
- Використайте три виклики
acf(), щоб оцінити автокореляційні функції дляx,yтаzвідповідно.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate ACF for x
acf(___)
# Calculate ACF for y
# Calculate ACF for z