Ці графіки показують вам . Тож уявіть, як взяти свій часовий ряд довжиною , скопіювати його та видалити перше спостереження за копією №1 та останнє спостереження за копією №2. Тепер у вас є дві серії довжиною для яких ви обчислюєте коефіцієнт кореляції. Це значення вертикальної осі на у ваших ділянках. Він являє собою співвідношення рядів, відсталих на одну одиницю часу. Ви продовжуєте і робите це протягом усіх можливих часових проміжків і це визначає графік.correlation of the series with itself, lagged by x time unitsTT−1x=1x
Відповідь на ваше запитання про те, що потрібно, щоб повідомити про шаблон, залежить від того, який шаблон ви хочете повідомити. Але кількісно кажучи, у вас є саме те, що я щойно описав: коефіцієнт кореляції при різних відставаннях серії. Ви можете витягти ці числові значення, видавши команду
acf(x.ts,100)$acf
.
З точки зору того, яке відставання потрібно використовувати, це знову питання контексту. Часто трапляється, що будуть специфічні відставання в інтересах. Скажімо, наприклад, ви можете вважати, що види риб мігрують на територію та з неї кожні ~ 30 днів. Це може призвести до того, що ви гіпотезуєте про співвідношення часових рядів із відставаннями у 30. У цьому випадку ви б підтримали свою гіпотезу.