Was ist Autokorrelation und partielle Autokorrelation (ACF, PACF)?
sobes.tech KI
Antwort von AI
Autokorrelation (ACF, Autokorrelationsfunktion) ist ein Maß für die Abhängigkeit einer Zeitreihe von ihren eigenen Werten, die um eine bestimmte Anzahl von Schritten (Lags) verschoben sind. Sie zeigt, wie stark der aktuelle Wert mit den vorherigen verbunden ist.
Die partielle Autokorrelation (PACF, Partielle Autokorrelationsfunktion) misst die Korrelation zwischen den Werten einer Zeitreihe mit einem bestimmten Lag, wobei der Einfluss der Zwischenlags ausgeschlossen wird. Das heißt, der PACF zeigt eine direkte Beziehung zwischen den Punkten, ohne indirekte Effekte zu berücksichtigen.
Anwendungen:
- ACF hilft dabei, zu bestimmen, inwieweit die Daten von früheren Werten abhängen.
- PACF hilft, die Ordnung der Autoregression (AR) in Zeitreihenmodellen zu identifizieren, indem gezeigt wird, welche Lags direkten Einfluss haben.
Die ACF- und PACF-Diagramme werden häufig verwendet, um die Parameter von ARIMA-Modellen und anderen Zeitreihenmodellen auszuwählen.