Что такое автокорреляция?

Автокорреляция обычно происходит в наборе данных, в которых повторяются шаблоны. Значения аналогичных переменных, таких как, например, доход или экономические данные, часто коррелируют друг с другом. Исследователи также могут случайно столкнуться с автокорреляцией. Это часто появляется в экономических исследованиях, научных экспериментах, связанных с обработкой сигналов, а также в оптике и записи музыки. Обычно описываемый в сочетании с временным рядом, это явление включает в себя несколько моделей, которые исследователи используют для анализа или группировки данных.

Обычно происходит синхронизация между двумя переменными для автокорреляции. Например, если доход одного человека изменяется, и в то же время этот денежный поток может изменить то, как другой человек или группа тратят в течение этого периода. Данные также могут быть автоматически коррелированы, если забастовка компании или профсоюза снижает производительность труда за один раз, и эта тенденция продолжается в другой измеренный период времени. Частичная автокорреляция иногда возможна; может иметь место задержка, если данные коррелируют в пределах одной серии с течением времени. Последовательная автокорреляция обычно возникает, когда возникает задержка между различными данными во временном ряду.

Паттерны, которые часто встречаются с автокорреляцией, могут быть представлены паттернами кривых на графике. Эти кривые могут быть использованы для отражения тренда; иногда это включает в себя восходящие и нисходящие модели, которые могут возникать в циклах. Ошибки в расчетах могут также привести к ошибочной корреляции данных, например, если начинающий исследователь использует неправильные значения или переменные. Использование экстраполяции и интерполяции данных иногда коррелирует их, в то время как при этом не происходит разделения переменных по времени.

Автокорреляция может иметь положительное значение, особенно если тенденция в паттерне движется вверх. Нисходящие тенденции часто отражаются отрицательным значением. Такие модели часто анализируются в экономике, но могут также обнаруживаться в математическом анализе импульсных сигналов, электромагнитных полей, а также в различных приложениях статистики. Это явление часто используется в таких разнообразных приложениях, как измерение положения атомов, а также изучение распределения галактик во Вселенной.

Обнаружение автокорреляции обычно выполняется с использованием теста Дурбина Уотсона. Статистика математически измеряется, и результат определяется как значение выше или ниже значения другой переменной. Затем исследователи могут определить чистоту, и, если эта характеристика найдена, набор данных часто возвращается в исходную форму, чтобы устранить явление, если это возможно.