Video: Top 25 Excel 2016 Tips and Tricks 2025
For et datasett som består av observasjoner tatt på forskjellige tidspunkter (det vil si, tidsseriedata ), er det viktig å avgjøre om observasjonene er korrelerte med hverandre. Dette skyldes at mange teknikker for modellering av tidsseriedata er basert på antagelsen om at dataene er ukorrelerte med hverandre (uavhengig).
En grafisk teknikk du kan bruke for å se om dataene er ukorrelert med hverandre, er autokorrelasjonsfunksjonen. Autokorrelasjonsfunksjonen viser korrelasjonen mellom observasjoner i en tidsserie med forskjellige lag. For eksempel refererer korrelasjonen mellom observasjoner med lag 1 til korrelasjonen mellom hver enkelt observasjon og dens tidligere verdi.
Denne figuren viser autokorrelasjonsfunksjonen for ExxonMobils daglige avkastning i 2013.
Hver "spike" i autokorrelasjonsfunksjonen representerer korrelasjonen mellom observasjoner med et gitt lag.
Autokorrelasjonen med lag 0 er alltid 1, fordi dette representerer korrelasjonene til observasjonene med seg selv.
I diagrammet representerer de stiplede linjene de nedre og øvre grensene for et konfidensintervall. Hvis en spike stiger over den øvre grensen til konfidensintervallet eller faller under den nedre grensen av konfidensintervallet, viser det at korrelasjonen for det aktuelle lag ikke er 0. Dette er bevis på uavhengigheten av elementene i en datasett.
I dette tilfellet er det bare en statistisk signifikant spike (ved lag 8). Denne spissen viser at ExxonMobil-avkastningen kan være uavhengig. En mer formell statistisk test vil vise om det er sant eller ikke.
