Розуміння автокореляції: визначення, методи та застосування

Автокореляція, також відома як послідовна кореляція або автокореляція, — це статистична концепція, яка стосується зв’язку між часовим рядом і його попередніми значеннями. Він вимірює, наскільки добре значення часового ряду в один момент часу прогнозує значення того самого часового ряду в пізніший момент часу.

Іншими словами, автокореляція – це ступінь подібності чи повторення часових рядів у часі. Якщо часовий ряд має високу автокореляцію, це означає, що його значення мають тенденцію бути послідовними протягом тривалого часу, тоді як низька автокореляція вказує на те, що значення більш випадкові та непередбачувані.

Автокореляцію можна виміряти за допомогою різних статистичних методів, таких як коефіцієнти кореляції, авторегресія (AR ) моделі та моделі ковзного середнього (MA). Ці методи дозволяють аналітикам кількісно визначити силу та напрямок автокореляції між різними часовими рядами, що може бути корисним у широкому діапазоні застосувань, включаючи фінансове прогнозування, прогнозування погоди та керування транспортними потоками.