自相关

检验统计量

  

自相关提供统计摘要：

·   滞后 - 有序数据与用于计算自相关系数的数据相隔的时间段。对于少于 240 个观测值的序列，最大滞后数（由 Box and Jenkins 提出）约为 n/4；对于多于 240 个观测值的序列，最大滞后数约为 image+45，其中 n 是观测值的数量。

·    ACF - 只接受 -1 到 1 之间的值的样本自相关系数。

·    T - 用于确定对于特定滞后的自相关是否等于零的检验统计量。

·    LBQ - 用于确定特定滞后的自相关是否等于零的检验统计量。

对于自相关，可以检查特定滞后的 t 统计量 (T) 或 Ljung-Box Q 统计量 (LBQ)，以检验相应的自相关系数是否等于零。一个常用的规则是，绝对值大于 2 的 t 统计量表明相应的自相关不等于零。

输出示例

 

自相关函数: 销售人员
 
 滞后
(Lag)        ACF      T    LBQ
    1  -0.495918  -3.84  15.51
    2   0.240816   1.53  19.23
    3  -0.226531  -1.38  22.57
    4   0.120408   0.71  23.54
    5  -0.083673  -0.49  24.01
    6   0.087755   0.51  24.54
    7  -0.012245  -0.07  24.55
    8   0.044898   0.26  24.70
    9   0.040816   0.24  24.82
   10  -0.095918  -0.56  25.50
   11   0.059184   0.34  25.77
   12  -0.085714  -0.49  26.34
   13   0.116327   0.67  27.41
   14  -0.183673  -1.05  30.14
   15   0.238776   1.34  34.85
                              

解释

对于销售数据，滞后 1 的自相关 (-0.495918) 显著不同于零（对应的 t 统计量等于 -3.84，从而其绝对值大于 2）。其他自相关对应的 t 统计量则较小。此模式对于一阶移动平均 (MA) 过程很典型。

 

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