Làm thế nào để giải thích autocorrelation

Tôi đã tính toán tự động tương quan trên dữ liệu chuỗi thời gian về mô hình chuyển động của một con cá dựa trên vị trí của nó: X ( x.ts) và Y ( y.ts).

Bằng cách sử dụng R, tôi đã chạy các hàm sau và tạo ra các ô sau:

acf(x.ts,100)

acf(y.ts,100)

Câu hỏi của tôi là, làm thế nào để tôi giải thích những âm mưu này? Thông tin nào là cần thiết để báo cáo bất kỳ loại mô hình? Tôi đã lướt internet và chưa tìm được cách giải thích ngắn gọn.

Ngoài ra, làm thế nào để bạn quyết định số lượng độ trễ chính xác để sử dụng? Tôi đã sử dụng 100, nhưng tôi không chắc là quá nhiều.

Những mảnh đất đang cho bạn thấy $\textit{correlation of the series with itself, lagged by x time units}$$T$$T-1$$x=1$$x$

Câu trả lời cho câu hỏi của bạn về những gì cần thiết để báo cáo một mẫu phụ thuộc vào mẫu bạn muốn báo cáo. Nhưng nói một cách định lượng, bạn có chính xác những gì tôi vừa mô tả: hệ số tương quan ở các độ trễ khác nhau của chuỗi. Bạn có thể trích xuất các giá trị số này bằng cách ban hành lệnh acf(x.ts,100)$acf.

Xét về độ trễ để sử dụng, đây lại là một vấn đề bối cảnh. Nó thường là trường hợp sẽ có độ trễ quan tâm cụ thể. Ví dụ, bạn có thể tin rằng các loài cá di cư đến và đi từ một khu vực cứ sau 30 ngày. Điều này có thể khiến bạn đưa ra giả thuyết về mối tương quan trong chuỗi thời gian ở độ trễ 30. Trong trường hợp này, bạn sẽ có sự hỗ trợ cho giả thuyết của mình.