Cómo calcular la autocorrelación en R

La autocorrelación mide el grado de similitud entre una serie de tiempo y una versión retrasada de sí misma en intervalos de tiempo sucesivos.

A veces también se lo denomina «correlación en serie» o «correlación rezagada», ya que mide la relación entre los valores actuales de una variable y sus valores históricos.

Cuando la autocorrelación en una serie de tiempo es alta, resulta fácil predecir valores futuros simplemente haciendo referencia a valores pasados.

Cómo calcular la autocorrelación en R

Supongamos que tenemos la siguiente serie de tiempo en R que muestra el valor de una determinada variable durante 15 períodos de tiempo diferentes:

#define data
x <- c (22, 24, 25, 25, 28, 29, 34, 37, 40, 44, 51, 48, 47, 50, 51)

Podemos calcular la autocorrelación para cada retraso en la serie de tiempo usando la función acf () de la biblioteca tseries :

biblioteca (tseries)

 #calcular autocorrelaciones
acf (x, pl =FALSE)

     0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
 1.000 0.832 0.656 0.491 0.279 0.031 -0.165 -0.304 -0.401 -0.458 -0.450 
    11 
-0,369 

La forma de interpretar la salida es la siguiente:

• La autocorrelación en el retraso 0 es 1 .
• La autocorrelación en el retraso 1 es 0,832 .
• La autocorrelación en el retraso 2 es 0,656 .
• La autocorrelación en el retardo 3 es 0,491 .

Y así.

También podemos especificar el número de retrasos a mostrar con el argumento de retraso :

#calcular autocorrelaciones hasta lag = 5 
acf (x, lag = 5, pl = FALSE )

Autocorrelaciones de la serie 'x', por rezago

    0 1 2 3 4 5 
1.000 0,832 0,656 0,491 0,279 0,031 

Cómo trazar la función de autocorrelación en R

Podemos trazar la función de autocorrelación para una serie de tiempo en R simplemente sin usar el argumento pl = FALSE :

#plot función de autocorrelación
 acf (x)

El eje x muestra el número de retrasos y el eje y muestra la autocorrelación en ese número de retrasos. De forma predeterminada, la gráfica comienza en lag = 0 y la autocorrelación siempre será 1 en lag = 0.

También puede especificar un título diferente para la trama utilizando el argumento principal :

#plot autocorrelation función con título personalizado
 acf (x, main = ' Autocorrelation by Lag ')

Recursos adicionales

Cómo calcular la autocorrelación en Python
Cómo calcular la autocorrelación en Excel

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/