自相关性

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hellocsz
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计量经济学（七）----自相关性Autocorrelation.
qq_25018077的博客
09-25 3591
在前面的基本线性回归模型中，我们假定的是随机扰动项无自相关性，那么也就是说Cov(ui,uj)=0,i不等于j,且i,j=1,2，.....n,这表明任意两次观测的ui,uj是不相关的，即u在某一次的观测值与任何其他观测中的值互不影响，称之为无序列相关性。 一、自相关性的性质 时间相关性：自相关问题通常是与时间序列数据相关的 空间相关性：在横截面数据中也可能产生自相关性问题，称之为空间相关，比如某一季度工人罢工对本季度及其下一个解读的产出的影响，某一个家庭的消费支出水平与另一个家庭的消费支出...
【Python计量】自相关性（序列相关性）的检验
mfsdmlove的博客
05-14 1万+
多元线性回归模型的基本假设之一就是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机感染项违背了相互独立的基本假设，则称为存在序列相关性（自相关性）。 我们以伍德里奇《计量经济学导论：现代方法》的”第12章 时间序列回归中序列相关和异方差性“的案例12.4为例，使用BARIUM中的数据来进行序列相关性的检验。 import wooldridge as woo import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm import s
自相关性分析
05-25
matlab中对数据进行自相关和偏自相关的数据分析，并作图。
什么是自相关分析（ACF）？
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金石软件
10-12 1071
自相关分析(ACF)通过自相关函数量化时间序列与其滞后数据间的线性关联程度，范围在[-1,1]之间。计算分三步：求均值、自协方差和标准化。ACF能识别周期性、判断随机性和为时序建模提供依据。应用实例包括：1)零售销量季节性分析；2)气象连雨天判断；3)金融收益随机性验证。通过ACF可量化时间序列的隐性关联，为业务决策提供数据支持。
【SPSS操作】回归分析：自相关性问题
m0_73667228的博客
11-09 1万+
自相关性多存在于时间序列数据当中。由于随机扰动项存在序列相关会给普通最小二乘法的应用带来非常严重的后果，因此，如何诊断并且消除随机扰动项的序列相关，则成为了一个极其重要的问题。
自相关分析
weixin_30679823的博客
07-19 2579
相关： 偏相关，自相关，互信息，等级相关 相关系数度量指的是两个不同事件彼此之间的相互影响程度；而自相关系数度量的是同一事件在两个不同时期之间的相关程度，形象的讲就是度量自己过去的行为对自己现在的影响。 自相关，也称 序列相关。是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐...
精选资源
20210301-东吴证券-“技术分析拥抱选股因子”系列研究（五）：CPV因子移位版，价量自相关性中蕴藏的选股信息.pdf
06-20
东吴证券研究所发布的这份题为“技术分析拥抱选股因子”系列研究的第五篇报告，深入探讨了基于价量关系的选股因子，尤其是CPV因子的移位版，以及价量自相关性中蕴藏的选股信息。 首先，报告前言部分概述了该研究...
【SPSS操作数据】回归分析：自相关性问题
11-09
回归分析中的自相关性问题 在统计学和数据分析中，回归分析是一个常用的方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。但是，在进行回归分析时，需要注意一个重要的问题，即自相关性问题。自相关性是指一个变量的当前值...
时间序列自相关性检验方法
一蓑烟雨任平生
01-05 4463
时间序列的自相关是指一个给定时间点的时间序列中的值可能与另一个时间点的值具有相关性，也可以指序列数据中具有固定距离的任意两点之间是否存在相关性。
Correlation相关性、Autocorrelation自相关性、Cross-correlation互相关性、Partial autocorrelation偏自相关
qq_40940771的博客
03-10 1181
时序数据按照时间点的先后顺序进行排列，变化是在邻近的时间段之间发生的，因此变化之间存在一种关系，which can be considered as a correlation.
谈谈自相关
小高~的博客
11-23 2万+
本文主要介绍当线性回归模型违背经典假设中自相关假定时，如何去识别是否存在自相关，存在自相关的后果以及如何修正。
自相关性互相关性
xiaerbi6140的博客
08-10 6225
图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。 通信系统中，自相关性决定多径干扰，互相关性决定了多址干扰 多径干扰：在无线通信领域，多径指无线电信号从发射天线经过多个路径...
自相关性的检验及解决方法
weixin_64678621的博客
03-27 3480
自相关性描述了时间序列中同一变量在不同时间点的相关性。具体而言，它是通过计算时间序列与其自身在不同滞后期的相关性来度量的。例如，股票价格的今日收盘价可能与昨日收盘价存在显著相关性。概念公式/方法说明自相关系数ρk∑yt−yˉyt−k−yˉ∑yt−yˉ2ρk​∑yt​−yˉ​2∑yt​−yˉ​yt−k​−yˉ​​衡量时间序列滞后相关性DW 检验统计量DW∑et−et−12∑e。
【重要】独立性和自相关性
qq_51011530的博客
10-01 1213
Rn​τ0ttτ。
常见算法——自相关的含义及Python、C实现
cnzzs的博客
09-24 1664
常见算法——自相关的含义及C实现一、概念1. 自相关概念2. 滞后期示例说明：二、自相关的计算步骤：1. 确定滞后期 (Lag)：2. 计算平均值：3. 计算自相关：三、示例 Python自相关计算1. 代码2. 运行结果四、C语言实现自相关算法1. 代码2. 运行结果：3. 优化4. 检测规律波动一、概念1. 自相关概念...
自相关系数
热门推荐
weixin_43963644的博客
06-11 4万+
1、介绍 相关函数是描述信号X(s),Y(t)（这两个信号可以是随机的，也可以是确定的）在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。两个信号之间的相似性大小用相关系数来衡量。定义： 称为变量 X 和 Y 的相关系数。若相关系数 = 0，则称 X与Y 不相关。相关系数越大，相关性越大，但肯定小于或者等于1.。相关函数分为自相关和互相关。下面一一介绍 自相关函数是描述随机信号 x(t) 在任意不同...
为什么要做自相关分析？精讲解析应用场景和具体操作
HaLosec_Wei
12-08 7823
1、作用 自相关（ACF）是指序列与其自身经过某些阶数滞后形成的序列之间存在某种程度的相关性，而偏自相关函数（PACF）是在其他序列给定情况下的两序列条件相关性的度量函数。一般来说（偏）自相关用于时间序列分析AR、MA的p、q进行定阶。 2、输入输出描述 输入：１个序列数据定量变量输出：pacf/acf图，用于AR、MA的p、q进行定阶 3、学习网站 SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台 4、案例示例 案例：基于5年每月商品的销售量，预测某商品的未来五个月的销售量。 5、案例数据
基于Python回归模型的自相关性分析
DL11007的博客
01-06 6361
回归模型的自相关性分析和如何解决
检验自相关性
06-27
### 时间序列数据的自相关性检验方法和工具 时间序列数据的自相关性检验是统计学分析中的重要环节，主要用于衡量同一序列在不同时间点上的观测值之间的相关性。以下是几种常见的检验方法及其对应的工具： 1. **自相关函数（ACF）** 自相关函数是最常用的工具之一，用于计算时间序列在不同滞后阶数下的自相关系数。通过绘制自相关图（也称为相关图），可以直观地观察时间序列在不同滞后位置的自相关性[^1]。 - **工具实现**： 在 Python 中，`statsmodels` 库提供了 `plot_acf` 函数用于可视化 ACF。 ```python from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf import matplotlib.pyplot as plt # 假设 data 是一个时间序列数组 plot_acf(data) plt.show() ``` 2. **偏自相关函数（PACF）** 偏自相关函数用于衡量两个时间点之间的直接相关性，排除中间变量的影响。它常用于识别 AR 模型的阶数。 - **工具实现**： `statsmodels` 库同样提供了 `plot_pacf` 函数用于绘制 PACF 图。 ```python from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf plot_pacf(data) plt.show() ``` 3. **Ljung-Box 检验** Ljung-Box 检验是一种统计假设检验方法，用于判断多个滞后阶数的自相关系数是否显著不为零。其原假设是所有滞后阶数的相关性为零。 - **工具实现**： `statsmodels` 的 `acorr_ljungbox` 函数可用于执行该检验。 ```python from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox lb_test = acorr_ljungbox(data, lags=[10]) # 检验滞后 10 阶的显著性 print(lb_test) ``` 4. **Durbin-Watson 检验** Durbin-Watson 检验用于检测回归模型残差的一阶自相关性，适用于线性回归模型的诊断。其取值范围在 0 到 4 之间，接近 2 表示无自相关性。 - **工具实现**： 在 `statsmodels` 的回归结果中会自动输出 Durbin-Watson 统计量。 ```python import statsmodels.api as sm X = sm.add_constant(range(len(data))) # 构造一个简单的线性模型 model = sm.OLS(data, X).fit() print(model.summary()) # 输出包含 Durbin-Watson 统计量 ``` 5. **ADF 检验（Augmented Dickey-Fuller Test）** 虽然 ADF 检验主要用于平稳性检验，但其结果间接反映了时间序列是否存在长期趋势或单位根，从而影响自相关性的表现。 - **工具实现**： `statsmodels` 提供了 `ADFTest` 类进行检验。 ```python from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % result[0]) print('p-value: %f' % result[1]) ``` 6. **交叉相关函数（CCF）与多元格兰杰因果检验** 对于多变量时间序列，交叉相关函数可以测量两个序列在不同滞后期下的相关性，而多元格兰杰因果检验则用于判断一个序列是否可以通过其他序列的滞后值预测[^4]。 --- ###
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