RからのACFの青い点線を理解する

次の自己相関関数の図の青い点線を理解するのに少し問題があります。

誰かが私に簡単な説明をしてもらえますか？

線は、自己相関が（統計的に）ゼロと大幅に異なる値を示します。ACFは季節性を示しているようです。私は「予測：原則と実践」をオンラインで無料で入手できるHyndman＆Athanasopoulosでおすすめしています。（紙のバージョンを購入することもできます。）

それは、季節性（長さ18期間）と、約6季節間隔のより長い周期的期間のように見えます。

また、実際の周期関数が原因である可能性もあります

PACFまたはIACFはどのように見えますか？

編集：プロットはRで生成されたように見えます。青い破線は、ホワイトノイズによって生成されるもののおおよその信頼区間を表します。デフォルトでは95％の区間です。

彼らは、そのラグでの相関関係が重要であるかどうかを教えています。時系列内のサンプルがすべて独立している場合（帰無仮説）、そのラグでの相関は次のように計算されます。

$var( Corr(x, y) ) = var( \frac{Cov(x, y)}{\sigma_x * \sigma_y} ) = var( \frac{\mu_{xy}- \mu_x * \mu_y}{\sigma_x * \sigma_y} ) = var( \frac{\mu_{xy}}{\sigma_x * \sigma_y} ) = \frac{ (\mu_x^2 + \sigma_x^2)*(\mu_y^2 + \sigma_y^2) - \mu_x^2 * \mu_y^2}{n * \sigma_x^2 * \sigma_y^2}$

ときと平均0であり、あなたが得る。$x$$y$$var( Corr(x, y) ) = 1/n$

したがって、95％の信頼区間を探している場合、[-1.96 / \ sqrt {n}、+ 1.96 / \ sqrt {n}]になります。