자기 상관을 해석하는 방법

나는 X ( x.ts)와 Y ( y.ts) 의 위치에 따라 물고기의 움직임 패턴에 대한 시계열 데이터에 대한 자기 상관을 계산했습니다 .

R을 사용하여 다음 기능을 실행하고 다음 플롯을 생성했습니다.

acf(x.ts,100)

acf(y.ts,100)

내 질문은,이 플롯을 어떻게 해석합니까? 어떤 종류의 패턴을보고하려면 어떤 정보가 필요합니까? 나는 인터넷을 서핑하고 있지만 그것을 효과적으로 설명하는 간결한 방법을 찾지 못했습니다.

또한 사용할 올바른 지연 시간을 어떻게 결정합니까? 100을 사용했지만 그것이 너무 많은지 확실하지 않습니다.

$\textit{correlation of the series with itself, lagged by x time units}$$T$$T-1$$x=1$$x$

패턴을보고하는 데 필요한 질문에 대한 답변은보고하려는 패턴에 따라 다릅니다. 그러나 양적으로 말하면, 당신은 방금 설명한 것입니다 : 시리즈의 다른 지연에서 상관 계수. 명령을 실행하여 이러한 숫자 값을 추출 할 수 있습니다 acf(x.ts,100)$acf.

어떤 지연이 사용되는지에 관해서는 이것은 다시 문맥의 문제입니다. 특정 관심 지연이있는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어 물고기 종이 ~ 30 일마다 한 지역으로 이동한다고 생각할 수 있습니다. 이로 인해 30 시차로 시계열의 상관 관계를 가정 할 수 있습니다.이 경우 가정을지지 할 것입니다.