ทำความเข้าใจกับเส้นประสีน้ำเงินใน ACF จาก R

ฉันมีปัญหาเล็กน้อยในการทำความเข้าใจเส้นประสีน้ำเงินในภาพต่อไปนี้ของฟังก์ชั่นความสัมพันธ์อัตโนมัติ:

มีคนให้คำอธิบายง่ายๆกับฉันว่าพวกเขาบอกอะไรฉัน

บรรทัดให้ค่าเกินกว่าที่ autocorrelations (สถิติ) แตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยสำคัญ ACF ของคุณดูเหมือนจะบ่งบอกฤดูกาล ฉันขอแนะนำการพยากรณ์: หลักการและการปฏิบัติโดย Hyndman & Athanasopoulosซึ่งมีให้ออนไลน์ฟรี (คุณสามารถซื้อรุ่นกระดาษได้)

ดูเหมือนว่าฤดูกาล (ของความยาว 18 ช่วง) และเป็นวัฏจักรที่ยาวกว่าประมาณ 6 ช่วงฤดูกาล

มันอาจเกิดจากฟังก์ชั่นเป็นระยะตามจริง

PACF หรือ IACF มีลักษณะอย่างไร

แก้ไข: โครงเรื่องดูเหมือนจะสร้างขึ้นใน R; เส้นประสีฟ้าแสดงช่วงความเชื่อมั่นโดยประมาณสำหรับสิ่งที่ผลิตโดยสัญญาณรบกวนสีขาวโดยค่าเริ่มต้นช่วงเวลา 95%

พวกเขากำลังบอกคุณว่าความสัมพันธ์ที่ล่าช้านั้นสำคัญหรือไม่ ลองนึกภาพถ้าคุณมีตัวอย่างของคุณทั้งหมดเป็นอิสระในอนุกรมเวลา (ซึ่งเป็นสมมุติฐานว่าง) ความสัมพันธ์ที่ความล่าช้านั้นจะถูกคำนวณเป็น

$var( Corr(x, y) ) = var( \frac{Cov(x, y)}{\sigma_x * \sigma_y} ) = var( \frac{\mu_{xy}- \mu_x * \mu_y}{\sigma_x * \sigma_y} ) = var( \frac{\mu_{xy}}{\sigma_x * \sigma_y} ) = \frac{ (\mu_x^2 + \sigma_x^2)*(\mu_y^2 + \sigma_y^2) - \mu_x^2 * \mu_y^2}{n * \sigma_x^2 * \sigma_y^2}$

$x$$y$$var( Corr(x, y) ) = 1/n$

ดังนั้นหากคุณกำลังมองหาช่วงความมั่นใจ 95% คุณมี [-1.96 / \ sqrt {n}, + 1.96 / \ sqrt {n}]