Візуалізація автокореляційної функції
Оцінювання автокореляційної функції (ACF) на багатьох зсувах дає змогу оцінити, як часова низка x пов'язана зі своїм минулим. Числові оцінки важливі для детальних розрахунків, але корисно також візуалізувати ACF як функцію від зсуву.
Насправді команда acf() за замовчуванням будує графік. Вона також автоматично обирає lag.max — максимальну кількість зсувів для відображення.
Три часові низки x, y та z вже завантажено у ваше середовище R і зображено праворуч. Часова низка x демонструє сильну інерційність: поточне значення тісно пов'язане з попередніми. Часова низка y має періодичний характер з циклом приблизно в чотири спостереження, тобто поточне значення є відносно близьким до значення чотири кроки тому. Часова низка z не має виразного шаблону.
У цій вправі ви побудуєте оцінену автокореляційну функцію для кожної часової низки. На графіках, які створює acf(), зсув для кожної оцінки автокореляції позначено на горизонтальній осі, а саму оцінку показано висотою вертикальних стовпчиків. Пам'ятайте, що ACF на нульовому зсуві завжди дорівнює 1.
Крім того, кожен графік ACF містить пару синіх пунктирних горизонтальних ліній — це 95% довірчі інтервали для кожного зсуву, центровані біля нуля. Вони слугують для визначення статистичної значущості окремої оцінки автокореляції на заданому зсуві порівняно з нульовим значенням, тобто відсутністю автокореляції на цьому зсуві.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз часових рядів в R
Інструкції до вправи
- Використайте три виклики функції
acf(), щоб показати оцінені ACF для кожної з трьох часових низок (x,yтаz). Немає потреби зазначати додаткові аргументи у викликахacf().
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# View the ACF of x
acf(___)
# View the ACF of y
# View the ACF of z