- acf()はauto-correlationの関数
out.acf <- acf(w)
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- acf()関数を、3次元のホワイトノイズデータにかけると、下図のように横軸0のところにピークが出て、それ以外は有意ライン(青線)未満のバーが立つ(対角線パネル)。非対角線パネルは、３シリーズの相互関係を表すが、こちらは、横軸0のところも含めて有意なバーはない
w.null <- ts(matrix(rnorm(1000*3),ncol=3))
acf(w.null)
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- acf(),pacf(),ccf()がautocorrelation(自身->自身), autocovariance(変数１->変数2)を計算する。pacf()はpartial correlation、ccfは、第１、第２引数に、第１変数、第２変数を与える。したがって、acf()の対角成分はccf(X1,X1)、acf()の非対角成分は、ccf(X1,X2)(かccf(X2,X1))。ただし、autocorrelation/autocovarianceは、どちらをどちらにどちら側から、どれだけずらしてかぶせるか、で算出される量なので、acf()の出力は、(i,j)パネルと(j,i)パネルとは、ずれを0とした点を境に、+側、-側とを表示する。また、どれくらいずらすかは、デフォルト値として、
としているが、最大Nまでは増やせる
acf(w,lag.max=length(w[,1]))
