الارتباط التلقائي هو طريقة إحصائية تستخدم لتحليل السلاسل الزمنية. والغرض من ذلك هو قياس الارتباط بين قيمتين في نفس مجموعة البيانات في خطوات زمنية مختلفة. على الرغم من عدم استخدام بيانات الوقت لحساب الارتباط التلقائي ، يجب أن تكون الزيادات الزمنية متساوية من أجل الحصول على نتائج ذات مغزى. يخدم معامل الارتباط التلقائي غرضين. يمكنه اكتشاف عدم العشوائية في مجموعة البيانات. إذا لم تكن القيم في مجموعة البيانات عشوائية ، فيمكن أن يساعد الارتباط التلقائي المحلل في اختيار نموذج سلسلة زمنية مناسب.
احسب المتوسط أو المتوسط للبيانات التي تقوم بتحليلها. المتوسط هو مجموع كل قيم البيانات مقسومًا على عدد قيم البيانات (ن).
حدد الفاصل الزمني (k) لحسابك. قيمة التأخر هي عدد صحيح يشير إلى عدد الخطوات الزمنية التي تفصل قيمة عن أخرى. على سبيل المثال ، الفارق الزمني بين (y1، t1) و (y6، t6) هو خمسة ، لأن هناك 6-1 = 5 خطوات زمنية بين القيمتين. عند اختبار العشوائية ، ستحسب عادةً معامل ارتباط تلقائي واحد فقط باستخدام lag k = 1 ، على الرغم من أن قيم التأخر الأخرى ستعمل أيضًا. عندما تحدد نموذج السلاسل الزمنية المناسبة ، ستحتاج إلى حساب سلسلة من قيم الارتباط التلقائي ، باستخدام قيمة تأخر مختلفة لكل منها.
احسب دالة التغاير التلقائي باستخدام الصيغة المعطاة. على سبيل المثال ، هل كنت تحسب التكرار الثالث (i = 3) باستخدام lag k = 7 ، فإن حساب هذا التكرار سيبدو مثل هذا: (y3 - y-bar) (y10 - y-bar) كرر خلال جميع قيم "i" ثم خذ المجموع وقسمه على عدد القيم في البيانات جلس.
احسب دالة التباين باستخدام الصيغة المحددة. الحساب مشابه لدالة التباين التلقائي ، ولكن لا يتم استخدام التأخير.
قسّم دالة التغاير التلقائي على دالة التباين للحصول على معامل الارتباط التلقائي. يمكنك تجاوز هذه الخطوة عن طريق قسمة الصيغتين للوظيفتين كما هو موضح ، لكنك ستحتاج عدة مرات التباين التلقائي والتباين لأغراض أخرى ، لذلك من العملي حسابهما بشكل فردي مثل نحن سوف.