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autocorrelation 예제

차이점은 ACF가 각 t-1 및 t-2 등과 각 예제의 상관 관계를 계산한다는 것입니다. 비영점 자기 상관에 대한 응답에는 일반화된 최소 제곱과 뉴이-웨스트 HAC 추정기(이종협 및 자기 상관 일관성)가 포함됩니다. [11] 자동 상관은 특정 종류의 패턴을 표시하는 다양한 유형의 곡선(예: 잔류 오차 중 식별 가능한 패턴을 보여 주는 곡선, 위쪽 또는 아래쪽 이동의 주기적 패턴을 표시하는 곡선 등)을 묘사합니다. 무차별 힘 알고리즘은 순서 n2이지만 n log(n) 순서로 자기 상관을 계산할 수 있는 몇 가지 효율적인 알고리즘이 존재합니다. 예를 들어 Wiener-Khinchin 정리를 사용하면 원시 데이터 X(t)에서 두 개의 빠른 푸리에 변환(FFT):[5] 자기 상관 관계가 주식과 연관된 모멘텀 계수가 있는지 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 투자자가 주식이 역사적으로 높은 긍정적 인 자기 상관 값을 가지고 있다는 것을 알고 있고 지난 며칠 동안 상당한 이익을 얻는 것을 목격하면 향후 며칠 동안의 움직임을 합리적으로 기대할 수 있습니다 (선행 시간) 시리즈)를 따라 지체된 타임시리즈와 일치하고 위쪽으로 이동합니다. PACF는 자동 회귀 모델의 순서를 식별하는 데 가장 유용합니다. 특히 0과 크게 다른 샘플 부분 자기 상관은 (y_{t})의 유용한 예측 변수인 (y)의 지연된 항을 나타냅니다. 순서를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 지난 2년 동안 매일 혈압 수치가 있다고 가정해 보겠습니다.

AR(1) 또는 AR(2) 모델이 혈압 모델링에 적합하다는 것을 발견할 수 있습니다. 그러나 PACF는 17의 지연에서 큰 부분 자기 상관 값을 나타낼 수 있지만 자동 회귀 모델에 대한 이러한 큰 순서는 별로 의미가 없습니다. 일련의 숫자가 있고 계열의 값이 계열의 이전 값을 기반으로 예측될 수 있는 패턴이 있는 경우 일련의 숫자는 자기 상관관계를 나타낸다고 합니다. 이를 직렬 상관 관계 및 직렬 종속성이라고도 합니다. 모델잔류에 자기상관이 존재한다는 것은 모델이 소리가 나지 않을 수 있다는 신호입니다.

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