Séries chronologiques univariées (STT-6615) Chapitre 1 Exemples de calculs d’autocorrélations et d’autocorrélations croisées
STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 2 Exemple: moyenne mobile (suite) On considère à titre d’exemple l’innovation: On considère la moyenne mobile:
STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 3 Exemple: moyenne mobile (suite) Commandes S-PLUS: set.seed(1) rand.signe.50, 1,-1) mon.innov <- rand.signe(100) ma.serie <- filter(mon.innov, c(1,-0.7), sides = 1) + 5
STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 4 Exemple d’une moyenne mobile (suite) Calcul de l’ACF avec la fonction S-PLUS acf(): > acf(ma.serie,plot=F) Call: acf(x = ma.serie, plot = F) Autocorrelation matrix: lag ma.serie
STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 5 Exemple du calcul des corrélations croisées La fonction S-PLUS acf() calcule aussi les corrélations croisées: acf( cbind(SOI, recrutement), lag.max = 50) On note que l’autocorrélation croisée de délai h = -6 est forte, suggérant que SOI mesuré au mois t - 6 est associé avec le recrutement au mois t. Ceci peut s’interpréter comme que le SOI il y a six mois influence le recrutement des poissons maintenant. Comme le signe de l’ACF au délai h = -6 est négatif, ceci suggère que les séries ne vont pas dans le même sens.
STT-6615; Séries chronologiques univariées; Chapitre 1 6 Utilisation de ACF pour obtenir les corrélations croisées > acf( cbind(SOI, recrutement), 2) Call: acf(x = cbind(SOI, recrutement), lag.max = 2) Autocorrelation matrix: lag SOI.SOI SOI.recrutement recrutement.recrutement lag recrutement.SOI > > cor(SOI[2:453],recrutement[1:452]) [1] > cor(SOI[1:452],recrutement[2:453]) [1]