1 პასუხი. ყველაზე ადრეული მითითება ავტოკორელაციის შესახებ, რომელიც მე ვიპოვე, ეხება Udney Yule, ბრიტანელ სტატისტიკოსს, რომელმაც სხვა ცნობილ მიღწევებთან ერთად შეიმუშავა იულ-უოკერის პროცედურა ნაწილობრივი ავტოკორელაციის ფუნქციის მიახლოებისთვის ავტომატური გამოყენებით. კორელაციის ფუნქცია.
რომელი ფუნქცია გამოიყენება ავტოკორელაციისთვის?
ავტოკორელაციის ფუნქცია (ACF) განსაზღვრავს როგორ არის დაკავშირებული მონაცემთა წერტილები დროის სერიაში, საშუალოდ, წინა მონაცემთა წერტილებთან (Box, Jenkins, & Reinsel, 1994). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ის ზომავს სიგნალის მსგავსებას სხვადასხვა დაყოვნების დროს.
რა არის ავტოკორელაციის ფორმულა?
განმარტება 1: ავტოკორელაციის ფუნქცია (ACF) k ჩამორჩენისას, აღინიშნება ρk, სტაციონარული სტოქასტური პროცესის განსაზღვრულია როგორც ρ k=γk/γ0 სადაც γk=cov(y i, yi+კ)ნებისმიერი ი. გაითვალისწინეთ, რომ γ 0 არის სტოქასტური პროცესის ვარიაცია. დროის სერიების ვარიაცია არის s0. rk-ის დიაგრამა k-ის წინააღმდეგ ცნობილია როგორც კორელოგრამა.
რა არის ავტოკორელაციის ეკონომიკა?
ავტოკორელაცია არის მათემატიკური წარმოდგენა მოცემულ დროის სერიებს შორის მსგავსების ხარისხისა და მისი ჩამორჩენილ ვერსიას შორის თანმიმდევრული დროის ინტერვალებში.
რატომ ვიანგარიშებთ ავტოკორელაციას?
ავტოკორელაცია არის სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც გამოიყენება დროის სერიებისთვისანალიზი. მიზანია გაზომოს ორი მნიშვნელობის კორელაცია ერთსა და იმავე მონაცემთა ნაკრებში სხვადასხვა დროის საფეხურზე. … თუ მონაცემთა ნაკრების მნიშვნელობები შემთხვევითი არ არის, მაშინ ავტოკორელაცია დაეხმარება ანალიტიკოსს აირჩიოს შესაბამისი დროის სერიების მოდელი.
