מה מספרת לנו עלילת המתאם האוטומטית?

2024 מְחַבֵּר: Miles Stephen | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:36

א עלילת קורלציה אוטומטית היא מעוצב ל הופעה אם המרכיבים של סדרת זמן הם מתאם חיובי, מתאם שלילי או בלתי תלוי זה בזה. (הקידומת auto פירושה "עצמי"- אוטוקורלציה מתייחס באופן ספציפי למתאם בין המרכיבים של סדרת זמן.)

כאן, מה עלילת ACF אומרת לנו?

קורלוגרמה (נקראת גם פונקציית מתאם אוטומטי עלילת ACF אוֹ עלילת מתאם אוטומטי ) היא דרך חזותית להראות מתאם סדרתי בנתונים המשתנים עם הזמן (כלומר נתוני סדרות זמן). מתאם סדרתי (נקרא גם אוטוקורלציה ) הוא המקום שבו שגיאה בנקודת זמן מסוימת עוברת לנקודת זמן שלאחר מכן.

אפשר גם לשאול, איך אתה מפרש את עלילות PACF ו-ACF? קריאת עלילות ACF ו-PACF:

1. הערכים השליליים בעלילה מגיבים לתהליך בצורה yt=k−θϵt−1+ϵt.
2. בדוגמה זו ה-ACF הוא משמעותי בפיגור הראשון והשני, בעוד ה-PACF עוקב אחר דעיכה גיאומטרית.
3. כאן ה-ACF מתפורר מבחינה גיאומטרית, וה-PACF מראה פיגור משמעותי אחד בלבד.

בהתחשב בכך, מה אומרת לך פונקציית הקורלציה האוטומטית?

ה פונקציית קורלציה אוטומטית הוא אחד הכלים המשמשים למציאת דפוסים בנתונים. ספציפית, ה פונקציית קורלציה אוטומטית אומרת לך המתאם בין נקודות המופרדות בפיגור זמן שונים. אז, ה-ACF אומר לך כמה נקודות מתואמות זו לזו, על סמך כמה שלבי זמן הם מופרדים.

מה ההבדל בין אוטוקורלציה לבין אוטוקורלציה חלקית?

מתאם בֵּין שני משתנים יכולים לנבוע מתלות ליניארית הדדית במשתנים אחרים (בלבול). אוטוקורלציה חלקית האם ה אוטוקורלציה בין y_ט ו-y_ט–ח לאחר הסרת כל תלות ליניארית ב-y₁, י₂,, y_ט–ח+1. ה חלקי לאג-ח אוטוקורלציה מסומן ϕ h, h.