Како израчунати коефицијент аутокорелације

Posted on
Аутор: Laura McKinney
Датум Стварања: 3 Април 2021
Ажурирати Датум: 13 Може 2024
Anonim
SPSS - Korelacija
Видео: SPSS - Korelacija

Аутокорелација је статистичка метода која се користи за анализу временских серија. Сврха је мерење корелације две вредности у истом скупу података у различитим временским корацима. Иако се временски подаци не користе за израчунавање аутокорелације, временски прираштај треба да буде једнак како бисте добили значајне резултате. Коефицијент аутокорелације служи за двије сврхе. Може открити ненамјерност у скупу података. Ако вредности у скупу података нису случајне, тада аутокорелација може помоћи аналитичару да одабере одговарајући модел временске серије.

    Израчунајте средњу вредност или просек за податке које анализирате. Средња вриједност је зброј свих вриједности података подијељених с бројем вриједности података (н).

    Одлучите се за временски размак (к) за свој израчун. Вриједност заостајања је цијели број који означава колико временских корака раздваја једну вриједност од друге. На пример, застој између (и1, т1) и (и6, т6) је пет, јер између две вредности постоји 6 - 1 = 5 временских корака. Приликом испитивања на случајност, обично ћете израчунати само један коефицијент аутокорелације користећи лаг к = 1, мада ће и друге вредности заостајања такође радити. Када одређујете одговарајући модел временске серије, морат ћете израчунати низ вредности аутокорелације, користећи различите вредности заостајања за сваку.

    Израчунајте функцију аутоковане вриједности помоћу дате формуле. На пример, да ли сте израчунали трећу итерацију (и = 3) користећи застој к = 7, тада би израчунавање за ту итерацију изгледало овако: (и3 - и-бар) (и10 - и-бар) Итерате кроз све вриједности „и“, а затим узмите зброј и подијелите га са бројем вриједности у скупу података.

    Израчунајте функцију варијанце помоћу дате формуле. Прорачун је сличан ономе функције аутоковане вриједности, али заостајање се не користи.

    Поделите функцију аутоковаривања на функцију варијансе да бисте добили коефицијент аутокорелације. Овај корак можете заобићи дељењем формула за две функције као што је приказано, али много пута ће вам требати аутокована и варијанца за друге сврхе, тако да је практично и израчунати их појединачно.