Biểu đồ tự tương quan cho chúng ta biết điều gì?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

Một âm mưu tự tương quan là được thiết kế để chỉ liệu các yếu tố của một chuỗi thời gian là tương quan thuận, tương quan nghịch, hoặc độc lập với nhau. (Tiền tố tự động có nghĩa là “tự” - tự tương quan đặc biệt đề cập đến mối tương quan giữa các yếu tố của một chuỗi thời gian.)

Ở đây, cốt truyện ACF cho chúng ta biết điều gì?

Một biểu đồ tương quan (còn được gọi là Hàm tương quan tự động Lô ACF hoặc Biểu đồ tự tương quan ) là một cách trực quan để hiển thị mối tương quan tuần tự trong dữ liệu thay đổi theo thời gian (tức là dữ liệu chuỗi thời gian). Tương quan nối tiếp (còn được gọi là tự tương quan ) là nơi một lỗi tại một thời điểm di chuyển đến một điểm tiếp theo trong thời gian.

Người ta cũng có thể hỏi, làm thế nào để bạn giải thích các ô PACF và ACF? ĐỌC ACF VÀ PACF PLOTS:

1. Các giá trị âm trong biểu đồ phản ứng với một quá trình có dạng yt = k − θϵt − 1 + ϵt.
2. Trong ví dụ này, ACF có ý nghĩa trong khoảng thời gian trễ thứ nhất và thứ hai, trong khi PACF theo sau sự phân rã hình học.
3. Ở đây ACF phân rã về mặt hình học và PACF chỉ cho thấy một độ trễ đáng kể.

Theo dõi điều này, hàm tự tương quan cho bạn biết điều gì?

Các chức năng tự tương quan là một trong những công cụ được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu. Cụ thể, chức năng tự tương quan cho bạn biết mối tương quan giữa các điểm cách nhau bởi các độ trễ thời gian khác nhau. Vì vậy, ACF nói với bạn các điểm tương quan với nhau như thế nào, dựa trên bao nhiêu bước thời gian mà chúng cách nhau.

Sự khác biệt giữa tự tương quan và tự tương quan một phần là gì?

Tương quan giữa hai biến có thể là kết quả của sự phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau vào các biến khác (gây nhiễu). Tự tương quan một phần là tự tương quan giữa y_NS và y_NS–NS sau khi loại bỏ bất kỳ sự phụ thuộc tuyến tính nào vào y₁, y₂,, y_NS–NS+1. Các một phần lag-h tự tương quan được ký hiệu là ϕ h, h.