Keyword: 一変量時系列, 標本自己相関関数, ACF
概要
本サンプルは一変量時系列の標本自己相関関数の計算を行うサンプルプログラムです。 本サンプルは以下に示される時系列データを分析し、標本自己相関係数、標本平均や標本分散を出力します。
※本サンプルはnAG Toolbox for MATLAB®が提供する関数 g13ab() のExampleコードです。実行にはMATLAB®本体（他社製品）とnAG Toolbox for MATLAB®が必要です。
本サンプル及び関数の詳細情報は g13ab のマニュアルページをご参照ください。
入力データ
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
x = [5;
11;
16;
23;
36;
58;
29;
20;
10;
8;
3;
0;
0;
2;
11;
27;
47;
63;
60;
39;
28;
26;
22;
11;
21;
40;
78;
122;
103;
73;
47;
35;
11;
5;
16;
34;
70;
81;
111;
101;
73;
40;
20;
16;
5;
11;
22;
40;
60;
80.90000000000001];
nk = int32(10);
[xm, xv, r, stat, ifail] = g13ab(x, nk)
- x に時系列データを指定しています。
- nk には自己相関が必要なラグの数を指定しています。
- 最後に本関数を呼び出す構文を指定しています。
出力結果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
xm =
37.4180
xv =
1.0020e+03
r =
0.8004
0.4355
0.0328
-0.2835
-0.4505
-0.4242
-0.2419
0.0550
0.3783
0.5857
stat =
92.1231
ifail =
0
- xm は入力された時系列データの標本平均を示しています。
- xv は入力された時系列データの標本分散を示しています。
- r はラグに関連する標本自己相関係数を示しています。
- stat は時系列の真の自己相関関数がゼロであるという仮説を検証するために使用される統計量の値を示しています。
- ifail は関数がエラーを検知しなければ"0"が出力されます。