R acf 自協方差和互協方差以及相關函數估計

說明

函數 acf 計算(默認情況下繪製)自協方差或自相關函數的估計值。函數pacf 是用於偏自相關的函數。函數 ccf 計算兩個單變量序列的互相關或互協方差。

用法

acf(x, lag.max = NULL,
    type = c("correlation", "covariance", "partial"),
    plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, ...)

pacf(x, lag.max, plot, na.action, ...)

## Default S3 method:
pacf(x, lag.max = NULL, plot = TRUE, na.action = na.fail,
    ...)

ccf(x, y, lag.max = NULL, type = c("correlation", "covariance"),
    plot = TRUE, na.action = na.fail, ...)

## S3 method for class 'acf'
x[i, j]

參數

x, y	單變量或多變量(不是 ccf )數值時間序列對象或數值向量或矩陣，或者 "acf" 對象。
lag.max	計算 acf 的最大滯後。默認值為 10\log_{10}(N/m)，其中 N 是觀測值數量，m 是係列數量。將自動限製為比係列中的觀察數少一個。
type	給出要計算的 acf 類型的字符串。允許的值為 "correlation" (默認值)、"covariance" 或 "partial" 。將部分匹配。
plot	合乎邏輯的。如果TRUE(默認)則繪製 acf。
na.action	調用函數來處理缺失值。可以使用na.pass。
demean	合乎邏輯的。協方差應該與樣本均值有關嗎？
...	要傳遞給 plot.acf 的更多參數。
i	要保留的一組滯後(時間差異)。
j	要保留的一組係列(名稱或數字)。

細節

對於 type = "correlation" 和 "covariance" ，估計值基於樣本協方差。 (按照慣例，滯後 0 自相關固定為 1。)

默認情況下，不允許缺失值。如果 na.action 函數傳遞缺失值(如 na.pass 那樣)，則根據完整案例計算協方差。這意味著計算的估計很可能不是有效的自相關序列，並且可能包含缺失值。計算多元時間序列的 PACF 時不允許存在缺失值。

通過擬合直到 lag.max 的連續高階自回歸模型來估計偏相關係數。

通用函數 plot 具有用於類 "acf" 的對象的方法。

滯後以時間單位返回並繪製，而不是觀測值的數量。

類 "acf" 的對象有 print 和子集方法。

值

類 "acf" 的對象，它是包含以下元素的列表：

lag	包含估計 acf 的滯後的三維數組。
acf	與 lag 具有相同維度的數組，包含估計的 acf。
type	相關類型(與 type 參數相同)。
n.used	時間序列中的觀測值數量。
series	係列的名稱x。
snames	多元時間序列的序列名稱。

ccf(x, y) 返回的滯後 k 值估計 x[t+k] 和 y[t] 之間的相關性。

如果 plot 是 TRUE ，結果會以不可見的方式返回。

例子

require(graphics)

## Examples from Venables & Ripley
acf(lh)
acf(lh, type = "covariance")
pacf(lh)

acf(ldeaths)
acf(ldeaths, ci.type = "ma")
acf(ts.union(mdeaths, fdeaths))
ccf(mdeaths, fdeaths, ylab = "cross-correlation")
# (just the cross-correlations)

presidents # contains missing values
acf(presidents, na.action = na.pass)
pacf(presidents, na.action = na.pass)

作者

Original: Paul Gilbert, Martyn Plummer. Extensive modifications and univariate case of pacf by B. D. Ripley.

參考

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition. Springer-Verlag.

(This contains the exact definitions used.)

也可以看看

plot.acf 、 ARMAacf 用於給定 ARMA 過程的精確自相關。