如何解释自相关

我已经根据鱼的位置：X（x.ts）和Y（y.ts）在时间序列数据上计算了鱼的运动模式的自相关。

通过使用R，我运行了以下函数并生成了以下图：

acf(x.ts,100)

acf(y.ts,100)

我的问题是，如何解释这些图？报告任何类型的模式都需要什么信息？我一直在浏览互联网，还没有找到一种有效的解释方式的简洁方法。

另外，您如何确定要使用的正确滞后量？我用了100，但我不确定这是否太多。

$\textit{correlation of the series with itself, lagged by x time units}$$T$$T-1$$x=1$$x$

您需要报告哪种模式的问题的答案取决于您要报告的模式。但是从数量上讲，您恰好具有我刚刚描述的内容：该系列不同滞后的相关系数。您可以通过发出命令来提取这些数值 acf(x.ts,100)$acf。

就使用什么滞后而言，这又是一个上下文问题。通常情况下，会有特定的兴趣滞后。举例来说，您可能会相信鱼类每隔30天就会往返该地区。这可能会导致您假设时间序列的相关性滞后30。在这种情况下，您将支持您的假设。