WikiDer > Функция частичной автокорреляции

Эта статья включает Список ссылок, связанное чтение или внешняя ссылка, но его источники остаются неясными, потому что в нем отсутствует встроенные цитаты. Пожалуйста, помогите улучшать эта статья введение более точные цитаты. (Сентябрь 2011 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

В анализ временных рядов, то частичная автокорреляционная функция (PACF) дает частичная корреляция стационарного временного ряда с его собственными запаздывающими значениями, регрессировали значения временного ряда при всех более коротких лагах. Это контрастирует с автокорреляционная функция, который не учитывает другие задержки.

Эта функция играет важную роль в анализе данных, направленном на определение степени отставания в авторегрессионная модель. Использование этой функции было введено как часть Бокс – Дженкинс подход к моделированию временных рядов, при котором построение частичных автокорреляционных функций позволяет определять соответствующие задержки п в AR (п) модель или в расширенном ARIMA (п,d,q) модель.

Описание

Учитывая временной ряд ${ displaystyle z_ {t}}$, частичная автокорреляция запаздывания k, обозначенный ${ Displaystyle альфа (к)}$, это автокорреляция между ${ displaystyle z_ {t}}$ и ${ displaystyle z_ {t + k}}$ с линейной зависимостью ${ displaystyle z_ {t}}$ на ${ displaystyle z_ {t + 1}}$ через ${ Displaystyle Z_ {т + к-1}}$ удаленный; эквивалентно, это автокорреляция между ${ displaystyle z_ {t}}$ и ${ displaystyle z_ {t + k}}$ это не объясняется лагами ${ displaystyle 1}$ через ${ displaystyle k-1}$, включительно.

${ displaystyle alpha (1) = operatorname {corr} (z_ {t + 1}, z_ {t}), { text {for}} k = 1,}$

${ Displaystyle альфа (к) = OperatorName {corr} (z_ {t + k} -P_ {t, k} (z_ {t + k}), , z_ {t} -P_ {t, k} (z_ {t})), { text {for}} k geq 2,}$

куда ${ Displaystyle P_ {т, к} (х)}$ сюръективный оператор ортогональной проекции ${ displaystyle x}$ на линейное подпространство гильбертова пространства, натянутое на ${ displaystyle z_ {t + 1}, dots, z_ {t + k-1}}$.

Существуют алгоритмы для оценки частичной автокорреляции, основанные на выборочных автокорреляциях (Box, Jenkins, and Reinsel, 2008 и Brockwell, Davis, 2009). Эти алгоритмы основаны на точном теоретическом соотношении между функцией частичной автокорреляции и функцией автокорреляции.

Графики частичной автокорреляции (Бокс и Дженкинс, глава 3.2, 2008 г.) являются широко используемым инструментом для определения порядка авторегрессионная модель. Частичная автокорреляция AR (п) процесс равен нулю при задержке п +1 и выше. Если выборочный график автокорреляции указывает, что модель AR может быть подходящей, то исследуется выборочный график частичной автокорреляции, чтобы помочь определить порядок. На графике ищется точка, в которой частичные автокорреляции для всех более высоких лагов по существу равны нулю. Для этой цели полезно разместить на графике указание на неопределенность выборки PACF пробы: это обычно строится на основе того, что истинное значение PACF при любом заданном положительном лаге равно нулю. Это можно формализовать, как описано ниже.

Приблизительный тест того, что данная частичная корреляция равна нулю (при 5% уровень значимости) определяется путем сравнения частичных автокорреляций выборки с критической областью с верхним и нижним пределами, заданными формулой ${ displaystyle pm 1.96 / { sqrt {n}}}$, куда п - длина записи (количество точек) анализируемого временного ряда. Это приближение основано на предположении, что длина записи, по крайней мере, умеренно велика (скажем, п> 30) и что основной процесс имеет конечный второй момент.

Рекомендации

• Box, G.E.P .; Jenkins, G.M .; Рейнзель, Г. К. (2008). Анализ временных рядов, прогнозирование и контроль (4-е изд.). Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. ISBN 9780470272848.
• Броквелл, Питер; Дэвис, Ричард (2009). Временные ряды: теория и методы (2-е изд.). Нью-Йорк: Спрингер. ISBN 9781441903198.
• Эндерс, Уолтер (2004). Прикладные эконометрические временные ряды (Второе изд.). Нью-Йорк: Джон Вили. стр.65–67. ISBN 0-471-23065-0.

Эта статья включаетматериалы общественного достояния от Национальный институт стандартов и технологий документ: "http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4463.htm".