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自相关系数性质证明

自相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低. 相关系数又称皮

1.定义域关于原点对称2.对于定义域内的任意x,都有f(-x)=f(x)

自相关系数表示同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度相关系数 相关程度0.00-±0.30 微相关±0.30-±0.50 实相关±0.50-±0.80 显著相关±0.80-±1.00 高度相关

workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关

cov(X,X)=E(X^2)-E(X)^2=VAR(X)一阶自相关系数就是这个向量的方差

原文:自相关函数是信号在时域中特性的平均度量,它用来描述信号在一个时刻的取值与另一时刻取值的依赖关系.对于周期信号,积分平均时间T为信号周期.对于有限时间内的信号,例如单个脉冲,当T趋于无穷大时,该平均值将趋于零.这时自相关函数可以用另一个公式来计算,文库里有. 好像并不是时移变量趋近无穷大,而是信号周期趋近于无穷大时,该平均值趋近于零.

平稳随机过程的自相关函数有哪些性质1.R(t1,t2)=R(t1-t2)=R(tao)2.R(t1,t2)是正定的.3.如果此平稳随机过程是实函数,则R(tao)的傅里叶变换是omiga的实偶函数,并且恒为正.

一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数: r(k)=r(t,t+k)

点击要画图的变量,在series界面下点击view- correlogram, 在弹出的窗口选择几阶差分和要包含的lag的阶数,然后点确定,在图表左侧有两个直方图,分别是自相关系数图和偏自相关系数图.不知道是不是您想要的答案.

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