Ի՞նչ է մեզ ասում ավտոկոռելյացիայի սյուժեն:

2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37

Ան ավտոկոռելացիոն սյուժեն է նախատեսված է ցուցադրում արդյոք ժամանակային շարքի տարրերը են դրականորեն փոխկապակցված, բացասաբար փոխկապակցված կամ միմյանցից անկախ: (Ավտո նախածանցը նշանակում է «ես» - ավտոկոռելացիա մասնավորապես վերաբերում է ժամանակային շարքի տարրերի հարաբերակցությանը։)

Այստեղ ի՞նչ է մեզ ասում ACF-ի սյուժեն:

Հարաբերական գրականություն (նաև կոչվում է Auto Correlation Function ACF հողամաս կամ Ավտոկոռելյացիոն սյուժեն ) ժամանակի ընթացքում փոփոխվող տվյալների սերիական հարաբերակցությունը ցուցադրելու տեսողական միջոց է (այսինքն՝ ժամանակային շարքի տվյալները): Սերիական հարաբերակցություն (նաև կոչվում է ավտոկոռելացիա ) այն է, երբ ժամանակի մի կետում տեղի ունեցող սխալը անցնում է ժամանակի հաջորդ կետ:

Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչպե՞ս եք մեկնաբանում PACF-ի և ACF-ի սյուժեները: ԸՆԹԵՐՑՈՒՄ ACF ԵՎ PACF PLOTS.

1. Գծապատկերում բացասական արժեքները արձագանքում են yt=k−θϵt−1+εt ձևի գործընթացին։
2. Այս օրինակում ACF-ը նշանակալի է առաջին և երկրորդ հետաձգումներում, մինչդեռ PACF-ը հետևում է երկրաչափական անկմանը:
3. Այստեղ ACF-ն երկրաչափորեն քայքայվում է, և PACF-ը ցույց է տալիս միայն մեկ նշանակալի ուշացում:

Հաշվի առնելով սա՝ ի՞նչ է ձեզ ասում ավտոկոռելացիոն ֆունկցիան:

Այն ավտոկոռելյացիայի գործառույթ տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու համար օգտագործվող գործիքներից մեկն է: Մասնավորապես, autocorrelation ֆունկցիան ասում է ձեզ տարբեր ժամանակային ուշացումներով բաժանված կետերի հարաբերակցությունը: Այսպիսով, ACF պատմում է ձեզ որքանով են փոխկապակցված կետերը միմյանց հետ՝ ելնելով այն բանից, թե քանի քայլով են դրանք բաժանված:

Ո՞րն է տարբերությունը ավտոկոռելացիայի և մասնակի ավտոկորելացիայի միջև:

Հարաբերակցություն միջեւ երկու փոփոխական կարող է առաջանալ այլ փոփոխականներից փոխադարձ գծային կախվածությունից (շփոթեցնող): Մասնակի ավտոկոռելացիա է միջեւ ավտոկոռելացիա y_տ և y_տ–հ y-ից ցանկացած գծային կախվածությունը հեռացնելուց հետո₁, յ₂,, յ_տ–հ+1. Այն մասնակի ուշացում-հ ավտոկոռելացիա նշվում է ϕ h, h.