Что подразумевается под терминами авторегрессия и автокорреляция? Можешь объяснить на простом языке?

3 Ответов

1. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Авторегрессия — это модель, которая описывает зависимость наблюдаемой переменной от ее предыдущих значений. В такой модели текущее значение переменной рассматривается как функция от ее прошлых значений. Авторегрессия может быть полезной для прогнозирования временных рядов, таких как цены на акции, погода или экономические показатели. Автокорреляция — это статистическая мера, которая изучает степень и направление линейной зависимости между значениями одной и той же переменной в разные моменты времени. Она позволяет определить, есть ли корреляционная связь между наблюдаемыми значениями в разные периоды времени. Автокорреляция может помочь обнаружить сезонные или циклические паттерны в данных и использовать их для прогнозирования. Например, если мы анализируем ежемесячные данные о продажах товаров и обнаруживаем положительную автокорреляцию с лагом в один месяц, это означает, что продажи в текущем месяце связаны с продажами в предыдущем месяце. Мы можем использовать эту информацию для прогнозирования будущих продаж и принятия решений о складских запасах или производственной мощности.

   - Окт 17, 2023 | Ответить

2. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   — Цель автокорреляции — получение функции, которая делает полезную работу и подавляет ошибки данных в битовых линиях связи, тем самым подавляя шум.- Значение функции автокорреляции зависит от времени сдвига: чем больше сдвиг во времени, тем больше помех удается подавить.- Для проведения автокорреляции используется ячейка «исключающее ИЛИ», которая полностью связана с явлением автокорреляции.- Нельзя получить функцию автокорреляции с помощью ячейки перемножителя, для этого требуется использовать булеву функцию неравнозначности.- Вкратце, автокорреляция имеет функцию и способна подавлять шум в битовом потоке (линии связи).

   - Окт 26, 2023 | Ответить

3. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Есть временной ряд данных. Авторегрессия — это оценка значений ряда на основе предыдущих значений этого же ряда. Например, если вы пытаетесь предсказать курс доллара на основе таких факторов, как цена нефти, биржевой индекс, новости об изменении объема добычи нефти — это регрессия. А если вы пытаетесь предсказать курс доллара на следующий день только на основе предыдущих значений курса доллара, то это авторегрессия.
   Автокорреляция — это поиск корреляций между значениями временного ряда и его сдвинутыми значениями. Например, очевидно, что существует корреляция между уровнем пробок на дорогах и погодными условиями. Сильный дождь или снег могут привести к большему количеству пробок. Это просто корреляция. Но есть также систематические изменения уровня пробок в зависимости от дня недели. Летом в пятницу вечером и субботу утром часто возникают большие пробки, а в воскресенье и понедельник — меньше. Если мы сравним график уровня пробок с сдвигом на 7 дней, мы увидим корреляцию, которая отображает эти эффекты. Это и есть автокорреляция, то есть корреляция данных с самими собой.

   - Янв 31, 2024 | Ответить