Che cos'è l'autocorrelazione?
L'autocorrelazione si verifica in genere in un set di dati in cui si ripetono i modelli. I valori di variabili simili, come ad esempio dati sul reddito o economici, sono spesso correlati tra loro. I ricercatori possono anche imbattersi in autocorrelazione per caso. Appare spesso in studi di economia, esperimenti scientifici che coinvolgono l'elaborazione del segnale, così come nell'ottica e nella registrazione della musica. Generalmente descritto in combinazione con una serie temporale, il fenomeno comprende diversi schemi che i ricercatori utilizzano per analizzare o raggruppare i dati.
Di solito esiste una sincronizzazione tra le due variabili per consentire l'autocorrelazione. Un esempio è se il reddito di una persona cambia e allo stesso tempo questo flusso di cassa può modificare il modo in cui un'altra persona o gruppo spende durante quel periodo. I dati possono anche essere autocorrelati se uno sciopero di un'azienda o sindacato riduce la produzione di lavoro contemporaneamente e la tendenza continua in un altro intervallo di tempo misurato. Talvolta è possibile un'autocorrelazione parziale; ci può essere un ritardo se i dati sono correlati entro una serie nel tempo. L'autocorrelazione seriale si verifica in genere quando si verifica un ritardo tra dati diversi in una serie temporale.
I motivi che si verificano spesso con l'autocorrelazione possono essere rappresentati dai motivi delle curve su un grafico. Queste curve possono essere utilizzate per riflettere una tendenza; questo a volte include modelli verso l'alto e verso il basso che possono verificarsi in cicli. Gli errori nei calcoli possono anche causare la correlazione errata dei dati, ad esempio se un ricercatore principiante utilizza valori o variabili errati. L'uso dell'estrapolazione e dell'interpolazione dei dati a volte li correla, mentre non farlo mantiene le variabili separate in relazione al tempo.
L'autocorrelazione può avere un valore positivo, specialmente se la tendenza in un modello sta salendo. Le tendenze al ribasso sono spesso riflesse da un valore negativo. Tali schemi sono spesso analizzati in economia, ma possono anche presentarsi in analisi matematiche di impulsi di segnale, campi elettromagnetici, nonché nelle varie applicazioni della statistica. Il fenomeno viene spesso utilizzato in applicazioni così diverse come la misurazione della posizione degli atomi e lo studio della distribuzione delle galassie nell'universo.
Il rilevamento dell'autocorrelazione viene in genere eseguito utilizzando il test Durbin Watson. Una statistica viene misurata matematicamente e se un valore è superiore o inferiore a quello di un'altra variabile in genere determina il risultato. I ricercatori possono quindi determinare la purezza e, se si riscontra questa caratteristica, il set di dati viene spesso riportato nella sua forma originale per rimuovere il fenomeno, se possibile.