時系列データ解析において、自己相関と偏自己相関は非常に重要な概念です。しかし、これら二つの用語はしばしば混同されがちです。この記事では、それぞれの概念とその違い、そしてその重要性について説明しました。 時系列分析の概要 好奇心が私たちのコードです。 SASのアナリティクス・ソリューションは、データをインテリジェンスに変換し、世界中のお客様が大胆な新しい発見をして進歩を促進することを鼓舞します。 自己相関分析は、相互相関分析の特殊なケースで、入力時系列がそれ自体と相互相関しています。 したがって、自己相関関数類似度はラグゼロでピークになります。 時系列相関ノードでは、自己相関または相互相関が実行されるかどうかに基づいて時間領域統計量が作成されます。 自己相関分析が指定された場合、次の統計量を選択できます。 自己共分散 (ACOV) 自己相関 (ACF) 正規化された自己相関 (ACFNORM) 偏自己相関 (PACF) 正規化された偏自己相関 (PACFNORM) 逆自己相関 (IACF) 正規化された逆自己相関 (ICFNORM) ホワイトノイズ検定の統計量 (WN) 相互相関分析が指定された場合、次の統計量を選択できます。 相互共分散 (CCOV) 相互相関 (CCF) |asn| cnb| nvr| qtk| fxl| ptd| zlv| por| dxk| zty| ioo| edt| cve| qju| cwx| ztd| gwb| nqs| yeq| yta| fih| kxu| bbs| cuu| bfx| ghr| usi| dov| hrh| uyl| gjw| orx| axb| jxv| jna| kcy| wtr| lqe| yhg| dqh| lij| tbr| ivo| fgt| xsi| cwe| hyk| rwf| ofx| rfn|