No estoy en mi computadora, y no voy a confirmar esto en los datos yo mismo, porque si lo hago, le robaré la confianza que proviene de hacerlo usted mismo.
Supongo que usaste un comando como el acf de R para obtener esa trama.
Ahora, en cualquier entorno que esté utilizando, vea si el PACF (función de autocorrelación parcial – pacf en R) se corta después de un cierto retraso – generalmente consideramos que “cortar” está dentro de las dos líneas de puntos que ve en su diagrama, a menudo aleatoriamente positivo y negativo.
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Si es así, tiene un caso clásico, un proceso autorregresivo puro, ciertamente con una muy alta [matemática] \ phi_1 [/ matemática]. La certeza de ACF se parece a usted. Editar: O puede intentar diferenciar la serie y mirar ACF y PACF.
En términos generales, si su gráfico PACF se corta después del retraso p, tiene un proceso AR (p). Entonces, si solo tiene 1 retraso por encima de esas dos líneas en el gráfico PACF, es un proceso AR (1), por ejemplo.
Editar
Después de ver la trama PACF y de que se le haya dicho a través de un comentario que se agregó, es casi seguro que es un AR (1) -SAR (1) con estacionalidad 12. Puede ser un AR (1) -SAR (2) con estacionalidad 6, pero Es menos probable. Ajuste ambos modelos y verifique el AICc o BIC (quizás el AIC) para seleccionar. Otros retrasos son posibles (todavía hay un pico en 18), pero relativamente poco probable debido a la cercanía al límite. Tendría que mirar otros diagnósticos para estar seguro, y no voy a hacer eso: responderé preguntas sobre Quora dentro de lo razonable, pero hacer todo sería malo para que aprendas esto.
¿Puedo sugerir también que usted (el OP) aprenda a leer sobre este tipo de cosas usted mismo?
No siempre puedes preguntarle a alguien qué significa algo.
