Autocorrélation

L'autocorrélation, parfois connue sous le nom de corrélation en série dans le cas de temps discret, est la corrélation d'un signal avec une copie retardée de lui-même en fonction du retard. De manière informelle, c'est la similitude entre les observations d'une variable aléatoire en fonction du retard de temps entre eux.

1. Quelle est la différence entre la corrélation et l'autocorrélation?
2. Pourquoi l'autocorrélation est-elle un problème?
3. Qu'est-ce que l'autocorrélation dans les séries chronologiques?

Quelle est la différence entre la corrélation et l'autocorrélation?

L'autocorrélation, également connue sous le nom de corrélation en série, fait référence au degré de corrélation des mêmes variables entre deux intervalles de temps successifs. La valeur de l'autocorrélation varie de -1 à 1. Une valeur entre -1 et 0 représente une autocorrélation négative. Une valeur entre 0 et 1 représente une autocorrélation positive.

Pourquoi l'autocorrélation est-elle un problème?

L'autocorrélation peut causer des problèmes dans les analyses conventionnelles (comme la régression des moindres carrés ordinaires) qui supposent l'indépendance des observations. Dans une analyse de régression, l'autocorrélation des résidus de régression peut également se produire si le modèle est incorrectement spécifié.

Qu'est-ce que l'autocorrélation dans les séries chronologiques?

L'autocorrélation est la corrélation entre deux observations à différents moments d'une série chronologique. Par exemple, les valeurs séparées par un intervalle peuvent avoir une forte corrélation positive ou négative. Lorsque ces corrélations sont présentes, elles indiquent que les valeurs passées influencent la valeur actuelle.