Qu'est-ce que l'autocorrélation?
L'autocorrélation se produit généralement dans un ensemble de données dans lequel les motifs se répètent. Les valeurs de variables similaires, telles que le revenu ou les données économiques, par exemple, sont souvent corrélées entre elles. Les chercheurs peuvent également tomber sur une autocorrélation par accident. Il apparaît souvent dans les études d'économie, les expériences scientifiques impliquant le traitement du signal, l'optique et l'enregistrement de musique. Généralement décrit en conjonction avec une série chronologique, le phénomène comprend plusieurs modèles que les chercheurs utilisent pour analyser ou regrouper des données.
Il y a généralement une synchronisation entre les deux variables pour que l'autocorrélation se produise. Par exemple, si le revenu d'une personne change et que, parallèlement, ce flux de trésorerie peut modifier les dépenses d'une autre personne ou d'un autre groupe au cours de cette période. Les données peuvent également être autocorrélées si une grève d'une entreprise ou d'un syndicat réduit la production de travail en même temps et que la tendance se poursuit sur une autre période mesurée. Une autocorrélation partielle est parfois possible. il peut y avoir un décalage si les données sont corrélées au sein d'une série au fil du temps. L'autocorrélation en série se produit généralement lorsque le décalage survient entre différentes données d'une série chronologique.
Les modèles qui se produisent souvent avec l'autocorrélation peuvent être représentés par les modèles de courbes sur un graphique. Ces courbes peuvent être utilisées pour refléter une tendance. cela inclut parfois des tendances à la hausse et à la baisse pouvant se produire par cycles. Des erreurs dans les calculs peuvent également entraîner une corrélation des données par erreur, par exemple si un chercheur débutant utilise les mauvaises valeurs ou variables. L'utilisation de l'extrapolation et de l'interpolation des données les met parfois en corrélation, sans quoi les variables sont séparées en fonction du temps.
L'autocorrélation peut avoir une valeur positive, surtout si la tendance d'un motif est à la hausse. Les tendances à la baisse se traduisent souvent par une valeur négative. Ces modèles sont souvent analysés en économie, mais peuvent également apparaître dans les analyses mathématiques d'impulsions de signal, de champs électromagnétiques, ainsi que dans les diverses applications de la statistique. Le phénomène est souvent utilisé dans des applications aussi diverses que la mesure de la position des atomes ou l'étude de la distribution des galaxies dans l'univers.
La détection de l'autocorrélation est généralement effectuée à l'aide du test Durbin Watson. Une statistique est mesurée mathématiquement et le résultat est déterminé par le fait qu'une valeur soit supérieure ou inférieure à celle d'une autre variable. Les chercheurs peuvent ensuite déterminer la pureté et, si cette caractéristique est trouvée, le jeu de données revient souvent à sa forme originale pour éliminer le phénomène si possible.