Apakah yang diberitahu oleh plot autokorelasi kepada kita?
Apakah yang diberitahu oleh plot autokorelasi kepada kita?

Video: Apakah yang diberitahu oleh plot autokorelasi kepada kita?

Video: Apakah yang diberitahu oleh plot autokorelasi kepada kita?
Video: Inilah Perjanjian Kamu Dengan Allah Sebelum lahir di Dunia 2024, April
Anonim

An plot autokorelasi ialah direka untuk tunjuk sama ada unsur-unsur siri masa adalah berkorelasi positif, berkorelasi negatif, atau bebas antara satu sama lain. (Awalan awalan auto bermaksud "diri"- autokorelasi secara khusus merujuk kepada korelasi antara unsur-unsur siri masa.)

Di sini, apakah plot ACF memberitahu kami?

Correlogram (juga dipanggil Fungsi Korelasi Auto Plot ACF atau Plot autokorelasi ) ialah cara visual untuk menunjukkan korelasi bersiri dalam data yang berubah mengikut masa (iaitu data siri masa). Korelasi bersiri (juga dipanggil autokorelasi ) adalah di mana ralat pada satu titik masa bergerak ke titik masa berikutnya.

Seseorang juga mungkin bertanya, bagaimana anda mentafsir plot PACF dan ACF? MEMBACA PLOT ACF DAN PACF:

  1. Nilai negatif dalam plot bertindak balas kepada proses dalam bentuk yt=k−θϵt−1+ϵt.
  2. Dalam contoh ini, ACF adalah penting dalam ketinggalan pertama dan kedua, manakala PACF mengikuti pereputan geometri.
  3. Di sini ACF mereput secara geometri, dan PACF menunjukkan hanya satu ketinggalan yang ketara.

Memandangkan perkara ini dilihat, apakah fungsi autokorelasi memberitahu anda?

The fungsi autokorelasi merupakan salah satu alat yang digunakan untuk mencari pola dalam data. Secara khusus, fungsi autokorelasi memberitahu anda perkaitan antara titik yang dipisahkan oleh pelbagai ketinggalan masa. Jadi, ACF memberitahu anda bagaimana mata berkorelasi antara satu sama lain, berdasarkan berapa banyak langkah masa ia dipisahkan.

Apakah perbezaan antara autokorelasi dan autokorelasi separa?

Korelasi antara dua pembolehubah boleh terhasil daripada pergantungan linear bersama pada pembolehubah lain (confounding). Autokorelasi separa adalah autokorelasi antara yt dan yth selepas mengalih keluar sebarang pergantungan linear pada y1, y2,, yth+1. The separa lag-h autokorelasi ditandakan ϕ h, h.

Disyorkan: