Hoe een autocorrelatiecoëfficiënt te berekenen

Autocorrelatie is een statistische methode die wordt gebruikt voor tijdreeksanalyse. Het doel is om de correlatie van twee waarden in dezelfde dataset op verschillende tijdstappen te meten. Hoewel de tijdgegevens niet worden gebruikt voor het berekenen van autocorrelatie, moeten uw tijdstappen gelijk zijn om zinvolle resultaten te krijgen. De autocorrelatiecoëfficiënt heeft twee doelen. Het kan niet-willekeurigheid in een dataset detecteren. Als de waarden in de dataset niet willekeurig zijn, kan autocorrelatie de analist helpen bij het kiezen van een geschikt tijdreeksmodel.

Bereken het gemiddelde of gemiddelde voor de gegevens die u analyseert. Het gemiddelde is de som van alle gegevenswaarden gedeeld door het aantal gegevenswaarden (n).

Bepaal een vertraging (k) voor uw berekening. De lag-waarde is een geheel getal dat aangeeft hoeveel tijdstappen de ene waarde van de andere scheiden. De vertraging tussen (y1, t1) en (y6, t6) is bijvoorbeeld vijf, omdat er 6 - 1 = 5 tijdstappen tussen de twee waarden zijn. Bij het testen op willekeur berekent u gewoonlijk slechts één autocorrelatiecoëfficiënt met lag k=1, hoewel andere lag-waarden ook werken. Wanneer u een geschikt tijdreeksmodel bepaalt, moet u een reeks autocorrelatiewaarden berekenen, waarbij u voor elk een andere vertragingswaarde gebruikt.

instagram story viewer

Bereken de autocovariantiefunctie met behulp van de gegeven formule. Als u bijvoorbeeld de derde iteratie (i = 3) aan het berekenen was met een lag k = 7, dan zou de berekening voor die iteratie er als volgt uitzien dit: (y3 - y-bar)(y10 - y-bar) Herhaal alle waarden van "i" en neem dan de som en deel deze door het aantal waarden in de gegevens instellen.

Bereken de variantiefunctie met behulp van de gegeven formule. De berekening is vergelijkbaar met die van de autocovariantiefunctie, maar lag wordt niet gebruikt.

Deel de autocovariantiefunctie door de variantiefunctie om de autocorrelatiecoëfficiënt te krijgen. U kunt deze stap omzeilen door de formules voor de twee functies te verdelen zoals weergegeven, maar vaak zult u: de autocovariantie en de variantie voor andere doeleinden, dus het is praktisch om ze afzonderlijk te berekenen als: goed.

Teachs.ru
  • Delen
instagram viewer