Kas ir autokorrelācija un daļēja autokorrelācija (ACF, PACF)?

Autokorelācija (ACF, Autokorelācijas funkcija) ir mērs, kas raksturo laika rindu atkarību no tās pašas vērtībām, kas ir pārvietotas par noteiktu soli (lags). Tā rāda, cik ļoti pašreizējā vērtība ir saistīta ar iepriekšējām.

Daļēja autokorelācija (PACF, Daļējā autokorelācijas funkcija) mēra korelāciju starp laika rindu ar noteiktu lag, izslēdzot ietekmi no starpposma lagiem. Citiem vārdiem, PACF rāda tiešu saistību starp punktiem, neņemot vērā netiešos efektus.

Pielietojums:

• ACF palīdz noteikt, cik ļoti dati ir atkarīgi no iepriekšējām vērtībām kopumā.
• PACF palīdz identificēt autoregresijas (AR) kārtu laika rindu modeļos, rādot, kuri lag ir tieši ietekmējoši.

ACF un PACF diagrammas bieži tiek izmantotas ARIMA un citu laika rindu modeļu parametru izvēlei.