Was ist Autokorrelation?

Autokorrelation tritt typischerweise in einer Reihe von Daten auf, in denen Muster wiederholen. Die Werte ähnlicher Variablen wie Einkommens- oder Wirtschaftsdaten sind beispielsweise häufig miteinander korreliert. Forscher können auch versehentlich auf Autokorrelation stoßen. Es erscheint häufig in Studien zu Wirtschaft, wissenschaftlichen Experimenten mit Signalverarbeitung sowie in der Optik und der Aufnahme von Musik. Das Phänomen wird normalerweise in Verbindung mit einer Zeitreihe beschrieben und umfasst mehrere Muster, mit denen Forscher Daten analysieren oder gruppieren.

Es gibt normalerweise eine Synchronisation zwischen den beiden Variablen für die Autokorrelation. Ein Beispiel ist, wenn sich das Einkommen einer Person ändert und dieser Cashflow gleichzeitig ändern kann, wie eine andere Person oder Gruppe in diesem Zeitraum ausgibt. Daten können auch autokorreliert werden, wenn ein Streik eines Unternehmens oder einer Gewerkschaft die Arbeitsausgabe auf einmal verringert und der Trend in einen anderen gemessenen Zeitrahmen fortgesetzt wird. Eine partielle Autokorrelation ist manchmal möglich;Es kann eine Verzögerung geben, wenn die Daten innerhalb einer Serie im Laufe der Zeit korreliert werden. Die serielle Autokorrelation erfolgt typischerweise, wenn die Verzögerung zwischen verschiedenen Daten in einer Zeitreihe auftritt.

Muster, die häufig bei Autokorrelation auftreten, können durch die Kurvenmuster in einem Diagramm dargestellt werden. Diese Kurven können verwendet werden, um einen Trend widerzuspiegeln. Dies umfasst manchmal Aufwärts- und Abwärtsmuster, die in Zyklen auftreten können. Fehler in Berechnungen können auch fehlerhafte Daten korrelieren, z. B. wenn ein Anfänger die falschen Werte oder Variablen verwendet. Die Verwendung von Extrapolation und Interpolation von Daten korreliert sie manchmal, während die Variablen in Bezug auf die Zeit nicht getrennt sind.

Autokorrelation kann einen positiven Wert haben, insbesondere wenn sich der Trend in einem Muster nach oben bewegt. Abwärtstrends spiegeln oft von einem negativen Wert wider. Solche Muster werden häufig in der Wirtschaft analysiert, können aber auch in angezeigt werdenMathematische Analysen von Signalimpulsen, elektromagnetischen Feldern sowie in den verschiedenen Anwendungen von Statistiken. Das Phänomen wird häufig in verschiedenen Anwendungen wie der Messung der Positionen von Atomen sowie in der Untersuchung der Verteilung von Galaxien im Universum verwendet.

Nachweis der Autokorrelation erfolgt typischerweise unter Verwendung des Durbin Watson -Tests. Eine Statistik wird mathematisch gemessen und ob ein Wert über oder unter der einer anderen Variablen liegt, bestimmt das Ergebnis typischerweise. Forscher können dann die Reinheit bestimmen, und wenn dieses Merkmal gefunden wird, wird der Datensatz häufig in seine ursprüngliche Form zurückgegeben, um das Phänomen nach Möglichkeit zu entfernen.