დროის სერიების ანალიზში, ნაწილობრივი ავტოკორელაციის ფუნქცია იძლევა სტაციონარული დროის სერიის ნაწილობრივ კორელაციას საკუთარ ჩამორჩენილ მნიშვნელობებთან, რეგრესირებული დროის სერიების მნიშვნელობებთან ყველა მოკლე ჩამორჩენის დროს. ის ეწინააღმდეგება ავტოკორელაციის ფუნქციას, რომელიც არ აკონტროლებს სხვა ჩამორჩენას.
რა განსხვავებაა ავტოკორელაციასა და ნაწილობრივ ავტოკორელაციას შორის?
ავტოკორელაცია X და Z-ს შორის გაითვალისწინებს X-ის ყველა ცვლილებას, იქნება ეს Z-დან პირდაპირ თუ Y-დან. ნაწილობრივი ავტოკორელაცია აშორებს Z-ის არაპირდაპირ გავლენას X-ზე Y-მდე..
რა არის ნაწილობრივი ავტოკორელაცია ეკონომეტრიაში?
პარციალური ავტოკორელაცია არის დაკვირვების ურთიერთობის შეჯამება დროის სერიებში დაკვირვებებთან დაკვირვებებთან წინა დროის საფეხურებზე და შუალედური დაკვირვებების ურთიერთობებთან ამოღებული..
რა არის ნაწილობრივი ავტოკორელაციის დიაგრამა?
პარციალური ავტოკორელაციის ნახაზები (Box and Jenkins, pp. 64-65, 1970) არის საყოველთაოდ გამოყენებული ინსტრუმენტი Box-Jenkins-ის მოდელებში მოდელის იდენტიფიკაციისთვის. ნაწილობრივი ავტოკორელაცია დაგვიანებით k არის ავტოკორელაცია X_t-სა და X_{t-k}-ს შორის, რომელიც არ არის გათვალისწინებული 1-დან k-1-მდე ჩამორჩენით.
რა განსხვავებაა ACF-სა და PACF-ს შორის?
PACF მსგავსია ACF-ის გარდა იმისა, რომ თითოეული კორელაცია აკონტროლებს ნებისმიერ კორელაციას უფრო მოკლე ჩამორჩენის სიგრძის დაკვირვებებს შორის. ამდენად, ღირებულება ACF დაPACF პირველ შუალედში იგივეა, რადგან ორივე ზომავს კორელაციას მონაცემთა წერტილებს შორის t დროს მონაცემთა წერტილებთან t − 1.
