自己相関の解釈方法

魚の動きのパターンに関する時系列データの自己相関を、その位置に基づいて計算しました：X（x.ts）およびY（y.ts）。

Rを使用して、次の関数を実行し、次のプロットを作成しました。

acf(x.ts,100)

acf(y.ts,100)

私の質問は、これらのプロットをどのように解釈すればよいですか？あらゆる種類のパターンを報告するには、どのような情報が必要ですか？私はインターネットをサーフィンしてきましたが、それを効果的に説明する簡潔な方法をまだ見つけていません。

また、使用するラグの正しい量をどのように決定しますか？100を使用しましたが、多すぎるかどうかはわかりません。

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

パターンを報告するために何が必要かというあなたの質問への答えは、報告したいパターンに依存します。しかし、定量的に言えば、あなたはまさに私が今説明したものを持っています：シリーズの異なるラグでの相関係数。コマンドを発行して、これらの数値を抽出できます acf(x.ts,100)$acf。

どのラグを使用するかという点では、これもコンテキストの問題です。関心のある特定の遅れがある場合がよくあります。たとえば、魚の種が30日ごとにあるエリアに出入りすると考えているとします。これにより、30のラグで時系列の相関関係を仮定することができます。この場合、仮説をサポートします。