原文:https://otexts.com/fppcn/lag-plots.html
图 2.13是澳大利亚每季度啤酒产量的散点图,横轴表示时间序列的滞后阶数。各图分别显示了不同\(k\)值下\(y_{t}\)和\(y_{t-k}\)的散点图。
beer2 <- window(ausbeer, start=1992)
gglagplot(beer2)
图 2.13: 澳大利亚每季度啤酒产量不同滞后阶数散点图
图中不同颜色代表不同季节,每条线都按时间顺序连接。从图中可以看出,滞后四阶和滞后八阶有正相关关系,说明数据具有很强的季节性。二阶滞后图和六阶滞后图显示,第四季度的峰值对应第二季度的最低点。
window()
函数可以截取时间序列的一部分。在本例中,我们截取序列ausbeer
1992年之后的部分。