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La autocorrelación, a veces conocida como correlación en serie en el caso de tiempo discreto, es la correlación de una señal con una copia retrasada de sí misma en función del retraso. Informalmente, es la similitud entre las observaciones de una variable aleatoria en función del retraso del tiempo entre ellos.
- ¿Cuál es la diferencia entre correlación y autocorrelación??
- ¿Por qué la autocorrelación es un problema??
- ¿Qué es la autocorrelación en la serie de tiempo??
¿Cuál es la diferencia entre correlación y autocorrelación??
La autocorrelación, también conocida como correlación en serie, se refiere al grado de correlación de las mismas variables entre dos intervalos de tiempo sucesivos. El valor de la autocorrelación varía de -1 a 1. Un valor entre -1 y 0 representa la autocorrelación negativa. Un valor entre 0 y 1 representa una autocorrelación positiva.
¿Por qué la autocorrelación es un problema??
La autocorrelación puede causar problemas en los análisis convencionales (como la regresión de mínimos cuadrados ordinarios) que asumen la independencia de las observaciones. En un análisis de regresión, la autocorrelación de los residuos de regresión también puede ocurrir si el modelo se especifica incorrectamente.
¿Qué es la autocorrelación en la serie de tiempo??
La autocorrelación es la correlación entre dos observaciones en diferentes puntos de una serie temporal. Por ejemplo, los valores separados por un intervalo pueden tener una fuerte correlación positiva o negativa. Cuando estas correlaciones están presentes, indican que los valores pasados influyen en el valor actual.
