Функція автокореляції

Автокореляції можна оцінювати на багатьох лагах, щоб краще зрозуміти, як часоряд пов'язаний зі своїм минулим. Зазвичай нас найбільше цікавить зв'язок ряду з його найближчим минулим.

Функція acf(..., lag.max = ..., plot = FALSE) оцінює всі автокореляції для лагів 0, 1, 2, … аж до значення, вказаного аргументом lag.max. У попередній вправі ви зосередилися на автокореляції з лагом 1, встановивши аргумент lag.max у 1.

У цій вправі ви дослідите ще кілька застосувань команди acf(). Як і раніше, часоряд x уже завантажено для вас і його показано на графіку праворуч.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз часових рядів в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте acf(), щоб переглянути автокореляції ряду x від 0 до 10. Встановіть аргумент lag.max у 10 і залиште аргумент plot як FALSE.
Запустіть код acf() і скопіюйте та вставте оцінку автокореляції (ACF) для лага 10 з результату.
Повторіть це для оцінки автокореляції (ACF) для лага 5.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код