（パンダ）自己相関グラフは何を示していますか？

私は初心者で、自己相関グラフが何を示しているかを理解しようとしています。

このページや関連するウィキペディアのページなど、ここでは引用していないさまざまなソースからの説明をいくつか読んだことがあります。

私はこの非常に単純なコードを使用しており、1年間のインデックスに日付があり、値はインデックスごとに0から365に単純に増加しています。（1984-01-01:0, 1984-01-02:1 ... 1984-12-31:365）

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.plotting import autocorrelation_plot
import matplotlib.pyplot as plt

dr = pd.date_range(start='1984-01-01', end='1984-12-31')

df = pd.DataFrame(np.arange(len(dr)), index=dr, columns=["Values"])
autocorrelation_plot(df)
plt.show()

印刷されるグラフがどこにあるか

私はなぜグラフが始まったのかを理解して見ることができます1.00：

ラグゼロの自己相関は常に1です。これは、各項とそれ自体の間の自己相関を表すためです。値と遅延ゼロの値は常に同じになります。

これはいいですが、なぜこのラグ50のグラフの値が約0.65なのですか？そして、なぜそれが0を下回るのですか？私が持っているコードを示していなかった場合、この自己相関グラフが増加する値の時系列を示していると推定することは可能ですか？もしそうなら、それをどのように推論できるかを初心者に説明してみてください。

$h$

$$\hat{\gamma}(h) = \frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n-\mid h \mid} (x_{t+h} - \bar{x})(x_t - \bar{x})$$

$h$$h$$t$$t+h$

$183$$h = 130$

$t = 234$$t+h=365$

$t= 1$$t = 53$$t + h$

$t=54$$t=182$

$t = 183$$t = 234$$t$$t+h$

これにより、正に共変する点と負に共変する点からの自己共分散関数への寄与がほぼ等しいため、相関が平均化される結果がわかりますか？

正に変動しているポイントよりも負に変動しているポイントの方が多いことに気づくかもしれません。ただし、直感的には、正に変動するポイントは（平均から離れているため）マグニチュードが大きくなりますが、負に変動するポイントは平均に近づくため、自己共分散関数のマグニチュードが小さくなります。したがって、これにより、ほぼゼロの自己共分散関数が得られます。