L'autocorrélation est une méthode statistique utilisée pour l'analyse des séries temporelles. Le but est de mesurer la corrélation de deux valeurs dans le même ensemble de données à différentes étapes de temps. Bien que les données de temps ne soient pas utilisées pour l'autocorrélation calculée, vos incréments de temps doivent être égaux afin d'obtenir des résultats significatifs. Le coefficient d'autocorrélation sert à deux fins. Il peut détecter des éléments non aléatoires dans un ensemble de données. Si les valeurs de l'ensemble de données ne sont pas aléatoires, l'autocorrélation peut aider l'analyste à choisir un modèle de série chronologique approprié.
Calculer la moyenne, ou moyenne, pour les données que vous analysez. La moyenne est la somme de toutes les valeurs de données divisée par le nombre de valeurs de données (n).
Décidez d'un décalage (k) pour votre calcul. La valeur de décalage est un nombre entier indiquant combien de pas de temps séparent une valeur d'une autre. Par exemple, le décalage entre (y1, t1) et (y6, t6) est de cinq, car il y a 6 - 1 = 5 pas de temps entre les deux valeurs. Lorsque vous testez le caractère aléatoire, vous ne calculez généralement qu'un seul coefficient d'autocorrélation en utilisant le décalage k = 1, bien que d'autres valeurs de décalage fonctionnent également. Lorsque vous déterminez un modèle de série chronologique approprié, vous devez calculer une série de valeurs d'autocorrélation, en utilisant une valeur de décalage différente pour chaque.
Calculer la fonction d'autocovariance en utilisant la formule donnée. Par exemple, calculez-vous la troisième itération (i = 3) en utilisant un décalage k = 7, alors le calcul pour cette itération ressemblerait à ceci: (y3 - y-bar) (y10 - y-bar) Itérer à travers tout Les valeurs de "i" puis prenez la somme et divisez-la par le nombre de valeurs dans l'ensemble de données.
Calculez la fonction de variance en utilisant la formule donnée. Le calcul est similaire à celui de la fonction d'autocovariance, mais le décalage n'est pas utilisé.
Divise la fonction d'autocovariance par la fonction de variance pour obtenir le coefficient d'autocorrélation. Vous pouvez contourner cette étape en divisant les formules pour les deux fonctions comme indiqué, mais plusieurs fois, vous aurez besoin de l'autocovariance et de la variance à d'autres fins, il est donc pratique de les calculer individuellement.
