1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Dự báo bằng R
Connected

Bài tập

Tự tương quan của chuỗi thời gian không có tính mùa vụ

Một cách khác để xem dữ liệu chuỗi thời gian là vẽ mỗi quan sát so với một quan sát xảy ra trước đó một khoảng thời gian bằng cách dùng gglagplot(). Ví dụ, bạn có thể vẽ $yt$ so với $y{t-1}$. Đây được gọi là biểu đồ độ trễ (lag plot) vì bạn đang vẽ chuỗi thời gian so với các độ trễ của chính nó.

Các tương quan gắn với các biểu đồ độ trễ tạo thành cái gọi là hàm tự tương quan (ACF). Hàm ggAcf() tạo ra các biểu đồ ACF.

Trong bài tập này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu oil đã được nạp sẵn (có trong gói fpp2), chứa sản lượng dầu hằng năm của Ả Rập Xê Út từ 1965–2013 (đơn vị: triệu tấn).

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng hàm autoplot() để vẽ dữ liệu oil.
  • Với dữ liệu oil, hãy vẽ mối quan hệ giữa $yt$ và $y{t-k}$, \(k=1,\dots,9\) bằng một trong hai hàm vừa giới thiệu ở trên. Quan sát cách mối quan hệ thay đổi khi độ trễ tăng.
  • Tương tự, hãy vẽ các tương quan gắn với từng biểu đồ độ trễ bằng hàm mới phù hợp còn lại.