Video: SCP-896 Online Role Playing Game | Safe | computer / video game scp 2025
For et datasæt, der består af observationer taget på forskellige tidspunkter (det vil sige, tidsseriedata ), er det vigtigt at afgøre, hvorvidt observationerne er korrelerede med hinanden. Dette skyldes, at mange teknikker til modellering af tidsseriedata er baseret på antagelsen om, at dataene er ukorrelerede med hinanden (uafhængige).
En grafisk teknik, du kan bruge til at se, om dataene er ukorrelerede med hinanden, er autokorrelationsfunktionen. Autokorrelationsfunktionen viser korrelationen mellem observationer i en tidsserie med forskellige lag. For eksempel refererer korrelationen mellem observationer med lag 1 til sammenhængen mellem hver enkelt observation og dens tidligere værdi.
Denne figur viser autokorrelationsfunktionen for ExxonMobils daglige afkast i 2013.
Hver "spike" i autokorrelationsfunktionen repræsenterer korrelationen mellem observationer med en given lag.
Autokorrelationen med lag 0 svarer altid til 1, fordi dette repræsenterer observationernes korrelationer med sig selv.
På de viste punkter repræsenterer de stiplede linjer de nedre og øvre grænser for et konfidensinterval. Hvis en spids stiger over den øvre grænse af konfidensintervallet eller falder under den nederste grænse af konfidensintervallet, viser det sig, at korrelationen for det pågældende lag ikke er 0. Dette er tegn på uafhængigheden af elementerne i en datasæt.
I dette tilfælde er der kun en statistisk signifikant spids (ved lag 8). Denne spids viser, at ExxonMobil-afkastet kan være uafhængigt. En mere formel statistisk test vil vise, om det er sandt eller ej.
