Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng correlation at autocorrelation?
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng correlation at autocorrelation?

Video: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng correlation at autocorrelation?

Video: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng correlation at autocorrelation?
Video: MAY MAPUTI SA BAGA MO? ALAMIN DITO KUNG BAKIT 2024, Nobyembre
Anonim

Krus ugnayan at autocorrelation ay halos magkapareho, ngunit nagsasangkot sila ng iba't ibang uri ng ugnayan : Krus ugnayan nangyayari kapag ang dalawang magkaibang sequence ay nakakaugnay . Autocorrelation ay ang ugnayan sa pagitan ng dalawa sa parehong pagkakasunud-sunod. Sa madaling salita, ikaw magkaugnay isang senyas sa sarili.

Kasunod nito, maaari ring magtanong, ang autocorrelation ba ay kapareho ng serial correlation?

Matukoy ang pagkakaiba sa pagitan ng auto ugnayan at serial correlation : Kapag ang ugnayan nangyayari sa pareho serye pagkatapos ay ang ugnayan ay tinatawag na autocorrelation . Ngunit kapag ang ugnayan nangyayari sa iba't ibang serye ng panahon pagkatapos ito ay tinatawag serial correlation.

Maaari ring magtanong, ano ang pagkakaiba sa pagitan ng multicollinearity at autocorrelation? Multicollinearity ay ugnayan sa pagitan 2 o higit pang variable sa ibinigay na modelo ng regression. Autocorrelation ay ugnayan sa pagitan dalawang magkasunod na obserbasyon ng parehong variable.

Dito, ano ang autocorrelation?

Autocorrelation , kilala rin bilang serial correlation, ay ang ugnayan ng isang signal na may naantalang kopya ng sarili nito bilang isang function ng pagkaantala. Impormal, ito ay ang pagkakatulad sa pagitan ng mga obserbasyon bilang isang function ng time lag sa pagitan nila.

Paano kinakalkula ang autocorrelation?

Autocorrelation ay isang istatistikal na paraan na ginagamit para sa pagsusuri ng serye ng oras. Ang layunin ay upang sukatin ang ugnayan ng dalawang halaga sa parehong set ng data sa magkaibang mga hakbang sa oras. Ang ibig sabihin ay ang kabuuan ng lahat ng mga halaga ng data na hinati sa bilang ng mga halaga ng data (n). Magpasya sa isang time lag (k) para sa iyong pagkalkula.

Inirerekumendang: