Частичная автокорреляция
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			| (3 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
'''Частичная (частная) автокорреляция''' (partial autocorrelation) временных рядов используется для нахождения периодичностей во [[Временной_ряд|временных рядах]] и нахождения порядка авторегрессионной модели ряда.  | '''Частичная (частная) автокорреляция''' (partial autocorrelation) временных рядов используется для нахождения периодичностей во [[Временной_ряд|временных рядах]] и нахождения порядка авторегрессионной модели ряда.  | ||
| - | ==  | + | ==Описание==  | 
| + | |||
| + | [[Изображение:Ml_im.png|thumb|right|300px|На графиках представлен пример временного ряда, его автокоррелиционная функция и его частичная автокорреляционная функция (сверху вниз).]]  | ||
Допустим дан временной ряд <tex>y_i</tex>. Частичную автокорреляцию для лага <tex>k</tex> обозначим за <tex>pacf(k)</tex>. Тогда  | Допустим дан временной ряд <tex>y_i</tex>. Частичную автокорреляцию для лага <tex>k</tex> обозначим за <tex>pacf(k)</tex>. Тогда  | ||
| Строка 17: | Строка 19: | ||
<tex>y^{k-1}_{t+k} = \beta_1 y_{t+k-1} + \beta_2 y_{t+k-2} + \dots + \beta_{k-1} y_{t+1}</tex>.  | <tex>y^{k-1}_{t+k} = \beta_1 y_{t+k-1} + \beta_2 y_{t+k-2} + \dots + \beta_{k-1} y_{t+1}</tex>.  | ||
| - | |||
| - | |||
Частичная автокорреляция похожа на обычную [[Автокорреляция|автокорреляцию]], однако дополнительно удаляет линейную зависимость между cдвинутыми рядами путем вычитания <tex>y^{k-1}_t</tex> и <tex>y^{k-1}_{t+k}</tex>, как описано выше.  | Частичная автокорреляция похожа на обычную [[Автокорреляция|автокорреляцию]], однако дополнительно удаляет линейную зависимость между cдвинутыми рядами путем вычитания <tex>y^{k-1}_t</tex> и <tex>y^{k-1}_{t+k}</tex>, как описано выше.  | ||
| - | |||
==Программные реализации==  | ==Программные реализации==  | ||
Текущая версия
 
  | 
Частичная (частная) автокорреляция (partial autocorrelation) временных рядов используется для нахождения периодичностей во временных рядах и нахождения порядка авторегрессионной модели ряда.
Описание
Допустим дан временной ряд . Частичную автокорреляцию для лага 
 обозначим за 
. Тогда
где  -- линейная регрессия на 
, т.е.
 и
.
Частичная автокорреляция похожа на обычную автокорреляцию, однако дополнительно удаляет линейную зависимость между cдвинутыми рядами путем вычитания  и 
, как описано выше.
Программные реализации
- В MATLAB функция parcorr
 - В R функция pacf из пакета stats.
 - В Python функция statsmodels.tsa.stattools.pacf библиотеки statsmodels.
 
Ссылки
- Autocorrelation and Partial Autocorrelation. MATLAB R2013b Documentation
 - Partial Autocorrelation function on Wikipedia
 - Статистический анализ данных (курс лекций, К.В. Воронцов)
 - Box, G. E. P.; Jenkins, G. M.; Reinsel, G. C. (2008). Time Series Analysis, Forecasting and Control (4th ed.). Hoboken, NJ: Wiley. ISBN 9780470272848.
 

