¿Cómo calcular la autocorrelación en R?

En este artículo, calcularemos la autocorrelación en el lenguaje de programación R

La autocorrelación se utiliza para medir el grado de similitud entre una serie de tiempo y una versión retrasada de sí misma en un rango de intervalos de tiempo determinado. También podemos llamar a la autocorrelación como «correlación en serie» o «correlación retrasada». Se utiliza principalmente para medir la relación entre los valores reales y los valores anteriores.

En R, podemos calcular la autocorrelación en un vector usando el módulo tseries. Dentro de este módulo, tenemos que usar el método acf() para calcular la autocorrelación.

Sintaxis :

acf(vector, retardo, pl)

Parámetro:

  • vector es el vector de entrada
  • lag representa el número de retrasos
  • pl es trazar la correlación automática

Ejemplo: programa R para calcular la correlación automática en un vector con diferentes retrasos

R

# load tseries module
library(tseries)
  
# create vector1 with 8 time periods
vector1=c(34,56,23,45,21,64,78,90)
  
# calculate auto correlation with no lag
print(acf(vector1,pl=FALSE))
  
# calculate auto correlation with lag 0
print(acf(vector1,lag=0,pl=FALSE))
  
# calculate auto correlation with lag 2
print(acf(vector1,lag=2,pl=FALSE))
  
# calculate auto correlation with lag 6
print(acf(vector1,lag=6,pl=FALSE))

Producción:

La misma función se puede usar para visualizar la salida producida, para eso simplemente tenemos que establecer pl en TRUE

Ejemplo: visualización de datos

R

# load tseries module
library(tseries)
  
# create vector1 with 8 time periods
vector1=c(34,56,23,45,21,64,78,90)
  
# calculate auto correlation with no lag
print(acf(vector1,pl=TRUE))
  
# calculate auto correlation with lag 0
print(acf(vector1,lag=0,pl=TRUE))
  
# calculate auto correlation with lag 2
print(acf(vector1,lag=2,pl=TRUE))
  
# calculate auto correlation with lag 6
print(acf(vector1,lag=6,pl=TRUE))

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por sireeshakanneganti112 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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