ความสัมพันธ์อัตโนมัติเป็นวิธีทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา จุดประสงค์คือเพื่อวัดความสัมพันธ์ของค่าสองค่าในชุดข้อมูลเดียวกันในขั้นตอนเวลาที่ต่างกัน แม้ว่าข้อมูลเวลาจะไม่ถูกนำมาใช้ในการคำนวณความสัมพันธ์อัตโนมัติ แต่การเพิ่มเวลาของคุณควรเท่ากันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อัตโนมัติมีวัตถุประสงค์สองประการ สามารถตรวจจับการไม่สุ่มในชุดข้อมูลได้ หากค่าในชุดข้อมูลไม่เป็นแบบสุ่ม ความสัมพันธ์อัตโนมัติจะช่วยให้นักวิเคราะห์เลือกแบบจำลองอนุกรมเวลาที่เหมาะสมได้
คำนวณค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยสำหรับข้อมูลที่คุณกำลังวิเคราะห์ ค่าเฉลี่ยคือผลรวมของค่าข้อมูลทั้งหมดหารด้วยจำนวนค่าข้อมูล (n)
ตัดสินใจเกี่ยวกับเวลาหน่วง (k) สำหรับการคำนวณของคุณ ค่าความล่าช้าเป็นจำนวนเต็มที่แสดงถึงจำนวนขั้นตอนเวลาที่แยกค่าหนึ่งออกจากอีกค่าหนึ่ง ตัวอย่างเช่น แล็กระหว่าง (y1, t1) และ (y6, t6) คือห้า เนื่องจากมี 6 - 1 = 5 ขั้นตอนเวลาระหว่างสองค่า เมื่อทดสอบการสุ่ม คุณมักจะคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อัตโนมัติเพียงค่าเดียวโดยใช้ lag k=1 แม้ว่าค่าแล็กอื่นๆ จะใช้ได้ก็ตาม เมื่อคุณกำหนดรูปแบบอนุกรมเวลาที่เหมาะสม คุณจะต้องคำนวณชุดของค่าความสัมพันธ์อัตโนมัติ โดยใช้ค่าความล่าช้าที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละรายการ
คำนวณฟังก์ชันการแปรปรวนอัตโนมัติโดยใช้สูตรที่กำหนด ตัวอย่างเช่น คุณกำลังคำนวณการวนซ้ำครั้งที่สาม (i = 3) โดยใช้ lag k = 7 หรือไม่ การคำนวณสำหรับการวนซ้ำนั้นจะมีลักษณะดังนี้ สิ่งนี้: (y3 - y-bar)(y10 - y-bar) วนซ้ำค่าทั้งหมดของ "i" จากนั้นนำผลรวมและหารด้วยจำนวนค่าในข้อมูล ชุด
คำนวณฟังก์ชันความแปรปรวนโดยใช้สูตรที่กำหนด การคำนวณจะคล้ายกับการคำนวณของฟังก์ชันความแปรปรวนอัตโนมัติ แต่ไม่ได้ใช้ความหน่วง
แบ่งฟังก์ชันความแปรปรวนอัตโนมัติด้วยฟังก์ชันความแปรปรวนเพื่อให้ได้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อัตโนมัติ คุณสามารถข้ามขั้นตอนนี้ได้โดยแบ่งสูตรสำหรับสองฟังก์ชันดังที่แสดง แต่หลายๆ ครั้ง คุณจะต้องใช้ ความแปรปรวนอัตโนมัติและความแปรปรวนเพื่อวัตถุประสงค์อื่น ดังนั้นจึงเป็นประโยชน์ในการคำนวณแยกกันเป็น them ดี.