2.7 滞后图

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ausbeer1992年之后的部分。