ACF関数の信頼区間はどのように計算されますか？

たとえば、Rでacf()関数を呼び出すと、デフォルトでコレログラムがプロットされ、95％の信頼区間が描画されます。コードを見て、を呼び出すとplot(acf_object, ci.type="white")、次のように表示されます。

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

タイプホワイトノイズの上限として。誰かがこの方法の背後にある理論を説明できますか？なぜ1 + 0.95のqnormを取得してから2で割り、その後、観測数で割りますか？

r confidence-interval autocorrelation

— ニック・ニコラエフ
ソース

FWIWは、これはR.については、実際にはない

— GUNG -復活モニカ

$r_k$ $r_k$

ここで、2テールテストの両方のテールにα/ 2が必要なので、1-α/ 2分位が必要です。

次に、（1 +1-α）/ 2 =1-α/ 2を参照し、標準偏差（つまり、上記の分散の平方根）を掛けます

— ロバート・デ・グラーフ
ソース

α / 2

$\alpha/2$

1 - α / 2

$1-\alpha/2$

(1 + 1 - α) / 2 = 1 - α / 2

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

こんにちはGlen_b、私はそれに応じて答えを更新しようとしました-あなたの言葉も借りましたが、大丈夫だと思います。

— ロバートデグラフ