Les éléments de l'ensemble de données ne sont pas corrélés?
Pour un ensemble de données qui est constitué d'observations prises à différents points dans le temps (à savoir, données de séries chronologiques), Il est important de déterminer si oui ou non les observations sont corrélés les uns avec les autres. En effet, de nombreuses techniques pour les données de séries temporelles de modélisation sont basés sur l'hypothèse selon laquelle les données ne sont pas corrélées entre elles (indépendant).
Une technique graphique, vous pouvez utiliser pour voir si les données sont corrélés avec l'autre est le fonction d'autocorrélation. La fonction d'auto-corrélation montre la corrélation entre les observations dans une série de temps avec différents décalages. Par exemple, la corrélation entre les observations avec un décalage 1 se réfère à la corrélation entre chaque observation et sa valeur précédente.
Cette figure montre la fonction d'auto-corrélation des rendements quotidiens d'ExxonMobil en 2013.
Chaque «pic» dans la fonction d'auto-corrélation représente la corrélation entre les observations avec un décalage donné.
L'auto-corrélation avec un décalage 0 est toujours égale à 1, parce que cela représente les corrélations des observations avec eux-mêmes.
Sur le graphique, les lignes en pointillés représentent les limites inférieure et supérieure d'un Intervalle de confiance. Si un pic monte au-dessus de la limite supérieure de l'intervalle de confiance ou tombe en dessous de la limite inférieure de l'intervalle de confiance, qui montre que la corrélation de ce décalage est de 0. Ceci est la preuve contre l'indépendance des éléments dans un ensemble de données.
Dans ce cas, il ya un seul pic statistiquement significative (avec un décalage de 8). Cette hausse montre que les rendements ExxonMobil peuvent être indépendants. Un test statistique plus formelle serait montrer si cela est vrai ou non.
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