Wie berechnet sich das Konfidenzintervall für die ACF-Funktion?

Wenn Sie beispielsweise die acf()Funktion in R aufrufen , zeichnet sie standardmäßig ein Korrelogramm und zeichnet ein Konfidenzintervall von 95%. Wenn Sie den Code betrachten und anrufen plot(acf_object, ci.type="white"), sehen Sie:

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

als obere Grenze für Typ Weißes Rauschen. Kann jemand die Theorie hinter dieser Methode erklären? Warum erhalten wir den qnorm von 1 + 0,95 und dividieren dann durch 2 und danach durch die Anzahl der Beobachtungen?

$r_k$$r_k$

Nun wollen wir für den Zwei-Schwanz-Test α / 2 in beiden Schwänzen, also wollen wir das 1 - α / 2-Quantil.

Dann sehen Sie, dass (1 + 1 - α) / 2 = 1 - α / 2 und multiplizieren Sie mit der Standardabweichung (dh Quadratwurzel der Varianz wie oben gefunden)