Qu'est-ce que l'autocorrélation?

L'autocorrélation se produit généralement dans un ensemble de données dans lesquelles les modèles se répètent.Les valeurs de variables similaires, telles que le revenu ou les données économiques, par exemple, sont souvent corrélées les unes avec les autres.Les chercheurs peuvent également surmonter l'autocorrélation par accident.Il apparaît souvent dans les études de l'économie, les expériences scientifiques impliquant le traitement du signal, ainsi que dans l'optique et l'enregistrement de la musique.Habituellement décrit en conjonction avec une série chronologique, le phénomène comprend plusieurs modèles que les chercheurs utilisent pour analyser ou regrouper les données.

Il y a généralement une synchronisation entre les deux variables pour l'autocorrélation.Un exemple est si le revenu d'une personne change et, en même temps, ce flux de trésorerie peut modifier la façon dont une autre personne ou groupe dépense pendant cette période.Les données peuvent également être autocorrélées si une grève par une entreprise ou un syndicat réduit la production de travail en même temps, et la tendance se poursuit dans un autre délai mesuré.Une autocorrélation partielle est parfois possible;Il peut y avoir un décalage si les données sont corrélées dans une série au fil du temps.L'autocorrélation série est généralement lorsque le décalage se produit entre différentes données dans une série temporelle.

Les modèles qui se produisent souvent avec l'autocorrélation peuvent être représentés par les modèles de courbes sur un graphique.Ces courbes peuvent être utilisées pour refléter une tendance;Cela comprend parfois des modèles vers le haut et vers le bas qui peuvent se produire en cycles.Les erreurs dans les calculs peuvent également entraîner une corrélation des données par erreur, comme si un chercheur novice utilise les mauvaises valeurs ou variables.L'utilisation de l'extrapolation et de l'interpolation des données les corrèle parfois, alors que ne pas le faire maintient les variables séparées par rapport au temps.

L'autocorrélation peut avoir une valeur positive, surtout si la tendance dans un modèle augmente.Les tendances à la baisse se reflètent souvent par une valeur négative.Ces modèles sont souvent analysés en économie, mais peuvent également apparaître dans les analyses mathématiques des impulsions de signal, des champs électromagnétiques, ainsi que dans les différentes applications des statistiques.Le phénomène est souvent utilisé dans des applications aussi diverses que la mesure des positions des atomes, ainsi que l'étude de la distribution des galaxies dans l'univers.

La détection de l'autocorrélation est généralement effectuée à l'aide du test de Durbin Watson.Une statistique est mesurée mathématiquement et si une valeur est supérieure ou inférieure à celle d'une autre variable détermine généralement le résultat.Les chercheurs peuvent alors déterminer la pureté, et si cette caractéristique est trouvée, l'ensemble de données est souvent renvoyé à sa forme d'origine pour supprimer le phénomène si possible.