随机产生1000个服从标准正态分布的白噪声序列观察值，绘制时序图
1.代码
set.seed(12345)#设置随机数种子
WN<-rnorm(1000)#抽取1000个标准正态分布的随机数
WN<-ts(WN)#转换WN为时间序列
plot(WN)#做WN的时序图
acf(WN,lag=12)#做WN的0~12阶样本自相关系数图
acf(WN,lag=12)$acf#查看WN的0~12阶样本自相关系数
2.输出结果
a.样本自相关系数ρ0~ρ12的数值
[,1]
[1,] 1.0000000000
[2,] 0.0109032221
[3,] -0.0005808405
[4,] 0.0017251751
[5,] -0.0053089622
[6,] 0.0620583254
[7,] -0.0435612143
[8,] 0.0218326325
[9,] -0.0261828383
[10,] 0.0230251058
[11,] -0.0349824110
[12,] 0.0325169663
[13,] 0.0670634728
b.随机产生1000个服从标准正态分布的白噪声序列观察值的时序图
image
c.样本自相关系数（ACF：autocorrelation coefficient）图
image
ACF图显示：该序列的样本ACF并非严格等于0，但都非常小，围绕0小范围的随机分布。
R语言中，$表示从一个dataframe中取出某一列数据
