Wie berechnet sich das Konfidenzintervall für die ACF-Funktion?

Wenn Sie beispielsweise die acf()Funktion in R aufrufen , zeichnet sie standardmäßig ein Korrelogramm und zeichnet ein Konfidenzintervall von 95%. Wenn Sie den Code betrachten und anrufen plot(acf_object, ci.type="white"), sehen Sie:

qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used)

als obere Grenze für Typ Weißes Rauschen. Kann jemand die Theorie hinter dieser Methode erklären? Warum erhalten wir den qnorm von 1 + 0,95 und dividieren dann durch 2 und danach durch die Anzahl der Beobachtungen?

r confidence-interval autocorrelation Nick Nikolaev
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FWIW, hier geht es nicht wirklich um R.

gung - Reinstate Monica

Antworten:

$r_k$ $r_k$

Nun wollen wir für den Zwei-Schwanz-Test α / 2 in beiden Schwänzen, also wollen wir das 1 - α / 2-Quantil.

Dann sehen Sie, dass (1 + 1 - α) / 2 = 1 - α / 2 und multiplizieren Sie mit der Standardabweichung (dh Quadratwurzel der Varianz wie oben gefunden)

Robert de Graaf
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α / 2

$\alpha/2$

1 - α / 2

$1-\alpha/2$

(1 + 1 - α) / 2 = 1 - α / 2

$(1+1-\alpha)/2=1-\alpha/2$

Hallo Glen_b, ich habe versucht, meine Antwort entsprechend zu aktualisieren - ich habe auch einige Ihrer Wörter ausgeliehen, was ich hoffe, ist in Ordnung.

Robert de Graaf