Lag plots dan autocorrelation plots adalah dua teknik penting dalam analisis time series. Keduanya digunakan untuk mengetahui apakah data waktu memiliki korrelasi atau tidak. Dalam artikel ini, kita akan memahami fungsi dari keduanya dan cara mereka membantu dalam analisis time series.
Mengapa Lag Plots dan Autocorrelation Plots Penting?
Sebagian besar orang berpendapat bahwa lag plots dan autocorrelation plots berguna untuk mengetahui apakah data univariate memiliki korrelasi atau tidak. Namun, beberapa orang mungkin merasa bahwa plot time series biasa sudah cukup untuk memberikan intuisi tentang perilaku fungsi.
Namun, lag plots dan autocorrelation plots memiliki kelebihan yang signifikan dibandingkan dengan plot time series biasa. Mereka dapat membantu dalam menentukan jumlah lags yang signifikan dan mengestimasi korrelasi antara variabel.
Lag Plots
Lag plots adalah scatter plot dari dua variabel, di mana salah satu variabel diputar (dilag) dengan interval waktu tertentu. Tujuan dari lag plot adalah untuk mengetahui apakah data memiliki korrelasi atau tidak. Dalam contoh di atas, kita dapat melihat bahwa data memiliki korrelasi yang signifikan.
Autocorrelation Plots
Autocorrelation plots adalah jenis lag plot yang digunakan untuk mengetahui apakah data memiliki korrelasi dengan dirinya sendiri. Plot ini membantu dalam menentukan bagaimana data berperilaku pada interval waktu tertentu.
Case Study
Contoh kasus yang sering digunakan dalam analisis time series adalah data beam deflection. Dalam contoh ini, kita dapat melihat bahwa lag plot dan autocorrelation plot membantu dalam mengetahui apakah data memiliki korrelasi atau tidak.
Software
Lag plots dan autocorrelation plots biasanya tidak tersedia dalam program statistik umum. Namun, kita dapat membuat macro untuk memplot keduanya menggunakan program statistik yang sesuai.
Dalam penutup, lag plots dan autocorrelation plots adalah dua teknik penting dalam analisis time series. Mereka membantu dalam mengetahui apakah data memiliki korrelasi atau tidak, serta mengestimasi korrelasi antara variabel. Dengan menggunakan keduanya, kita dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang perilaku data.
Related Techniques
- Autocorrelation Plot
- Spectrum
- Runs Test
References
- John Wittenauer, "A Simple Time Series Analysis of the SP 500 Index"
- Greenparker, "How to Interpret Lag vs Current Variable Scatter Plots"