Wat vertelt de autocorrelatieplot ons?
Wat vertelt de autocorrelatieplot ons?

Video: Wat vertelt de autocorrelatieplot ons?

Video: Wat vertelt de autocorrelatieplot ons?
Video: Dune health tool: marram associated processes 2024, December
Anonim

Een autocorrelatieplot is ontworpen om laten zien of de elementen van een tijdreeks zijn positief gecorreleerd, negatief gecorreleerd of onafhankelijk van elkaar. (Het voorvoegsel auto betekent "zelf"- autocorrelatie verwijst specifiek naar correlatie tussen de elementen van een tijdreeks.)

Hierin, wat vertelt ACF-plot ons?

Een correlogram (ook wel automatische correlatiefunctie genoemd) ACF-plot of Autocorrelatieplot ) is een visuele manier om seriële correlatie weer te geven in gegevens die in de loop van de tijd veranderen (d.w.z. tijdreeksgegevens). Seriële correlatie (ook wel autocorrelatie ) is waar een fout op een bepaald tijdstip naar een volgend tijdstip reist.

Je kunt je ook afvragen, hoe interpreteer je de PACF- en ACF-plots? ACF EN PACF PLOTS LEZEN:

  1. De negatieve waarden in de plot reageren op een proces van de vorm yt=k−θϵt−1+ϵt.
  2. In dit voorbeeld is de ACF significant in de eerste en tweede vertraging, terwijl de PACF een geometrisch verval volgt.
  3. Hier vervalt de ACF geometrisch, en de PACF vertoont slechts één significante vertraging.

Met dit in het achterhoofd, wat vertelt de autocorrelatiefunctie u?

De autocorrelatiefunctie is een van de tools die worden gebruikt om patronen in de gegevens te vinden. In het bijzonder de autocorrelatiefunctie vertelt u: de correlatie tussen punten gescheiden door verschillende tijdvertragingen. Dus de ACF vertelt je hoe gecorreleerde punten met elkaar zijn, gebaseerd op hoeveel tijdstappen ze van elkaar gescheiden zijn.

Wat is het verschil tussen autocorrelatie en gedeeltelijke autocorrelatie?

Correlatie tussen twee variabelen kunnen het gevolg zijn van een onderlinge lineaire afhankelijkheid van andere variabelen (confounding). Gedeeltelijke autocorrelatie is de autocorrelatie tussen jat en jijtH na het verwijderen van elke lineaire afhankelijkheid van y1, ja2,, jatH+1. De gedeeltelijk lag-h autocorrelatie wordt aangeduid met ϕ h, h.

Aanbevolen: