Tidy Time Series Analysis, Part 4: Lags and Autocorrelation

(This article was first published on business-science.io – Articles, and kindly contributed to R-bloggers) In the fourth part in a series on Tidy Time Series Analysis, we’ll investigate lags and autocorrelation, which are useful in understanding seasonality and form the basis for autoregressive forecast models such as AR, ARMA, ARIMA, SARIMA (basically any forecast model…

via Tidy Time Series Analysis, Part 4: Lags and Autocorrelation — R-bloggers

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