Bagaimana interval kepercayaan dihitung untuk fungsi ACF?

Misalnya, dalam R jika Anda memanggil acf()fungsinya, ia akan memplot sebuahogram korelasi secara default, dan menggambar interval kepercayaan 95%. Melihat kode, jika Anda menelepon plot(acf_object, ci.type="white"), Anda melihat:

qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used)

sebagai batas atas untuk jenis white-noise. Bisakah seseorang menjelaskan teori di balik metode ini? Mengapa kita mendapatkan qnorm 1 + 0,95 dan kemudian bagi 2 dan setelah itu, bagi dengan jumlah pengamatan?

r confidence-interval autocorrelation

— Nick Nikolaev
sumber

FWIW, ini sebenarnya bukan tentang R.

— gung - Reinstate Monica

$r_k$ $r_k$

Sekarang, kami ingin α / 2 di kedua ekor, untuk uji dua ekor, jadi kami ingin 1 − α / 2 kuantil.

Kemudian lihat bahwa (1 + 1 − α) / 2 = 1 − α / 2 dan dikalikan dengan deviasi standar (yaitu akar kuadrat dari varians seperti yang ditemukan di atas)

— Robert de Graaf
sumber

α / 2

$\alpha/2$

1 - α / 2

$1-\alpha/2$

(1 + 1 - α) / 2 = 1 - α / 2

$(1+1-\alpha)/2=1-\alpha/2$

Halo Glen_b, saya telah mencoba memperbarui jawaban saya - Saya juga telah meminjam beberapa kata-kata Anda, yang saya harap tidak apa-apa.

— Robert de Graaf