手动计算 ACF

Question

我有以下计算 ACF 的公式，我不想在 r 中使用函数 ACF，而是为以下数据手动计算它，然后使用 ggplot2 绘制结果

data<-rweibull(168,2,3)
time<-seq(from=as.POSIXct("2014-01-01 00:00"),to=as.POSIXct("2014-01-07  23:00"),by="hour")
df<-data.frame(time,data)

其中 k 是时间滞后，μ 是时间序列的平均值 ( , Yt=1,2,….N)。 ACF 在此处针对时间序列计算，最长时滞为 100 小时。在我的最终输出中，我想要一个包含 100 个值的向量。在方程中，我不知道如何在 R 中设置方程的 Yt+k 部分 100 个时间滞后。任何帮助，将不胜感激。

现在我有代码，但我不知道如何设置代码以在一个向量中获得 100 个滞后结果。

x <- data - mean(data)
sum(x[1:99] * x[2:100]) / sum(x^2)# TIME LAG OF 100

Answer 1

如果你愿意，你可以试试这个......

data<-rweibull(168,2,3)
time<-seq(from=as.POSIXct("2014-01-01 00:00"),to=as.POSIXct("2014-01-07  23:00"),by="hour")
df<-data.frame(time,data)
x <- data - mean(data)

maxLag<-100
acfResults<- data.frame(k=c(1:maxLag), acf=NA, stringsAsFactors = FALSE)


for (k in 1: maxLag) {
  N <-nrow(df)-k
  acf<- sum(x[1:N]*x[(1+k):(N+k)]) / sum(x^2)
  acfResults[k,1] <-k
  acfResults[k,2] <-acf
}