Corrélation automatique des signaux temporels [fermé]

1. Qu'est-ce que la corrélation automatique dans les séries chronologiques?
2. Qu'est-ce que la corrélation automatique d'un signal?
3. Pourquoi la corrélation automatique est-elle un problème?
4. Quelles sont les conséquences de la corrélation automatique?

Qu'est-ce que la corrélation automatique dans les séries chronologiques?

Le terme autocorrélation fait référence au degré de similitude entre a) une série chronologique donnée, et b) une version décalée de lui-même, sur c) les intervalles de temps successifs. En d'autres termes, l'autocorrélation est destinée à mesurer la relation entre la valeur actuelle d'une variable et toutes les valeurs passées auxquelles vous pourriez avoir accès.

Qu'est-ce que la corrélation automatique d'un signal?

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.

Pourquoi la corrélation automatique 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.

Quelles sont les conséquences de la corrélation automatique?

Si l'autocorrélation est positive, les erreurs standard ont tendance à être plus petites et les résultats des tests T ou F seront gonflés ou biaisés de manière positive. Cette inflation augmente le taux d'erreur de type I (i.e., Trop souvent montrant un effet quand il n'y en a pas).