什么是自相关(Autocorrelation)？

自相关通常发生在模式重复的一组数据中。例如，收入或经济数据等类似变量的值通常是相互关联的。研究人员也可能偶然发现自相关。它经常出现在经济学研究中，包括信号处理、光学和音乐录制的科学实验。通常与时间序列一起...

自相关通常发生在模式重复的一组数据中。例如，收入或经济数据等类似变量的值通常是相互关联的。研究人员也可能偶然发现自相关。它经常出现在经济学研究中，包括信号处理、光学和音乐录制的科学实验。通常与时间序列一起描述，这一现象包含了研究人员用来分析或分组数据的几种模式。拿着烧杯的科学家在两个变量之间通常会同步发生自相关。例如，如果一个人的收入发生变化，同时，这种现金流可以改变另一个人或团体在这段时间内的支出方式。如果一家公司或工会的罢工在一段时间内减少了工作产出，并且这种趋势持续到另一个可测量的时间段内，数据也可以自相关；如果数据在一个序列中随着时间的推移而相互关联，则可能存在滞后。串行自相关通常是指在一个时间序列中的不同数据之间出现滞后。通常与自相关发生的模式可以用图形上曲线的模式来表示。这些曲线可以用来反映趋势；这有时包括循环中可能出现的向上和向下的模式。计算中的错误也可能导致数据在错误中相互关联，例如新手研究员使用了错误的值或变量。使用外推法和数据插值有时会使它们相互关联，如果不这样做，变量与时间的关系就会保持分离。自相关可以有一个正值，特别是当一个模式中的趋势向上移动时，下降趋势通常会被负值所反映这种模式通常在经济学中进行分析，但也可以在信号脉冲、电磁场的数学分析以及统计学的各种应用中出现，以及研究星系在宇宙中的分布。自相关的检测通常是使用Durbin-Watson检验来完成的。一个统计数据是通过数学方法测量的，一个值是高于还是低于另一个变量的值通常决定了结果。然后研究人员可以确定纯度，如果发现了这一特征，数据集通常会返回到其原始形式，以尽可能消除这种现象。

发表于 2020-09-18 00:57
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分类：科学教育

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