Частичная автокорреляция

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: {{TOCright}} '''Частичная (частная) автокорреляция''' (partial autocorrelation) временных рядов используется для нахожд...)
(→Программные реализации)
Строка 26: Строка 26:
* В MATLAB [http://www.mathworks.com/help/econ/parcorr.html функция parcorr]
* В MATLAB [http://www.mathworks.com/help/econ/parcorr.html функция parcorr]
* В R [http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/acf.html функция pacf] из пакета stats.
* В R [http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/acf.html функция pacf] из пакета stats.
-
* В Python [http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.tsa.stattools.pacf.html#statsmodels.tsa.stattools.pacf функции statsmodels.tsa.stattools.pacf] библиотеки statsmodels.
+
* В Python [http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.tsa.stattools.pacf.html#statsmodels.tsa.stattools.pacf функция statsmodels.tsa.stattools.pacf] библиотеки statsmodels.
== Ссылки ==
== Ссылки ==

Версия 21:20, 20 января 2014

Содержание

Частичная (частная) автокорреляция (partial autocorrelation) временных рядов используется для нахождения периодичностей во временных рядах.

Определение

Допустим дан временной ряд y_i. Частичную автокорреляцию для лага k обозначим за pacf(k). Тогда

pacf(k)=\left\{\begin{array}{ccccccccccc} corr(y_{t+k}, y_t) , k=1\\ corr(y_{t+k} - y_{t+k}^{k-1}, y_t - y_t^{k-1}),k>1 \end{array}\right.,

где y_t^{k-1} - линейная регрессия на y_{t+1}, y_{t+2}, \dots , y_{t+k-1}, т.е.

y^{k-1}_t = \beta_1 y_{t+1} + \beta_2 y_{t+2} + \dots + \beta_{k-1} y_{t+k-1} и

y^{k-1}_{t+k} = \beta_1 y_{t+h-1} + \beta_2 y_{t+h-2} + \dots + \beta_{h-1} y_{t+1}

Описание

Частичная автокорреляция похожа на обычную автокорреляцию, однако дополнительно удаляет линейную зависимости между cдвинутыми рядами путем вычитания y^{k-1}_t и y^{k-1}_{t+k}.

Программные реализации

Ссылки

Источник — «http://www.recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%A7%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F»