Was ist Autokorrelation?
Autokorrelation tritt typischerweise in einem Satz von Daten auf, in denen sich Muster wiederholen. Die Werte ähnlicher Variablen, wie beispielsweise Einkommens- oder Wirtschaftsdaten, sind häufig miteinander korreliert. Forscher können auch zufällig auf Autokorrelation stoßen. Sie taucht häufig in Wirtschaftsstudien, wissenschaftlichen Experimenten zur Signalverarbeitung sowie in der Optik und der Musikaufzeichnung auf. In der Regel in Verbindung mit einer Zeitreihe beschrieben, umfasst das Phänomen mehrere Muster, anhand derer Forscher Daten analysieren oder gruppieren.
In der Regel findet eine Synchronisation zwischen den beiden Variablen statt, damit eine Autokorrelation auftritt. Ein Beispiel ist, wenn sich das Einkommen einer Person ändert und gleichzeitig dieser Cashflow die Ausgaben einer anderen Person oder Gruppe während dieses Zeitraums verändern kann. Daten können auch automatisch korreliert werden, wenn ein Streik eines Unternehmens oder einer Gewerkschaft gleichzeitig die Arbeitsleistung senkt und sich der Trend in einem anderen gemessenen Zeitraum fortsetzt. Teilweise Autokorrelation ist manchmal möglich; Es kann zu Verzögerungen kommen, wenn Daten innerhalb einer Serie im Laufe der Zeit korreliert werden. Serielle Autokorrelation tritt normalerweise auf, wenn die Verzögerung zwischen verschiedenen Daten in einer Zeitreihe auftritt.
Muster, die häufig mit Autokorrelation auftreten, können durch die Muster von Kurven in einem Diagramm dargestellt werden. Diese Kurven können verwendet werden, um einen Trend widerzuspiegeln. Dies schließt manchmal Aufwärts- und Abwärtsmuster ein, die in Zyklen auftreten können. Fehler in Berechnungen können auch dazu führen, dass Daten fehlerhaft korrelieren, z. B. wenn ein unerfahrener Forscher die falschen Werte oder Variablen verwendet. Die Verwendung von Extrapolation und Interpolation von Daten korreliert sie manchmal, während Variablen in Bezug auf die Zeit getrennt bleiben.
Autokorrelation kann einen positiven Wert haben, insbesondere wenn der Trend in einem Muster nach oben geht. Abwärtstrends spiegeln sich häufig in einem negativen Wert wider. Solche Muster werden in der Wirtschaft oft analysiert, können sich aber auch in mathematischen Analysen von Signalimpulsen, elektromagnetischen Feldern sowie in den verschiedenen statistischen Anwendungen zeigen. Das Phänomen wird häufig in so unterschiedlichen Anwendungen wie der Messung der Positionen von Atomen sowie der Untersuchung der Verteilung von Galaxien im Universum eingesetzt.
Der Nachweis der Autokorrelation wird typischerweise unter Verwendung des Durbin-Watson-Tests durchgeführt. Eine Statistik wird mathematisch gemessen und ob ein Wert über oder unter dem einer anderen Variablen liegt, bestimmt normalerweise das Ergebnis. Die Forscher können dann die Reinheit bestimmen. Wird dieses Merkmal gefunden, wird der Datensatz häufig in seine ursprüngliche Form zurückversetzt, um das Phänomen nach Möglichkeit zu beseitigen.