Correlograma

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Ejemplo de un correlograma

En el análisis de los datos, un correlograma es una imagen de la correlación de estadísticas. Por ejemplo, en el análisis de series temporales, el correlograma, también conocido como un gráfico de autocorrelación, es una representación gráfica de las autocorrelaciones de la muestra r_h\, versus h\, (El tiempo).

Si la Correlación cruzada se utiliza, el resultado se llama una correlograma cruzado. El correlograma es una herramienta comúnmente usada para el control de aleatoriedad en un conjunto de datos . Esta aleatoriedad se determina calculando autocorrelaciones para los valores de datos en diferentes lapsos de tiempo. Si es al azar, tales autocorrelaciones deben estar cerca de cero para todos y todas las separaciones de rezago de tiempo. Si no es aleatoria, una o más de las autocorrelaciones seguidas serán significativamente diferente de cero.

Además, los correlogramas se utilizan en la etapa de identificación de la metodología de Box-Jenkins en modelos autorregresivos de media móvil de series temporales. La s autocorrelaciones deben estar al azar y cerca de cero, si el analista no comprueba la aleatoriedad, la validez de muchas de las conclusiones estadísticas se vuelven sospechosas. La autocorrelación es una excelente manera de comprobar tal aleatoriedad.

Aplicaciones[editar]

El correlograma puede ayudar a proporcionar respuestas a las siguientes preguntas:

  • Es el azar de datos?
  • Es una observación relacionada con una observación al lado?
  • Es una observación relacionada con una observación dos veces eliminado? (Etc.)
  • Es el tiempo observado serie ruido blanco ?
  • Es la serie de tiempo observada sinusoidal?
  • Es la serie de tiempo observada autorregresivo?
  • ¿Qué es un modelo apropiado para la serie de tiempo observada?
  • ¿Es el modelo

Y = \mathrm{constant} + \mathrm{error}

válido y suficiente?

  • Es la fórmula válida? s_{\bar{Y}}=s/\sqrt{N}

Referencias[editar]

  • Hanke, John E./Reitsch, Arthur G./Wichern, Dean W. (2001). Business forecasting (7th edition edición). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 
  • Box, G. E. P., and Jenkins, G. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. 
  • Chatfield, C. (1989). The Analysis of Time Series: An Introduction (Fourth Edition edición). New York, NY: Chapman & Hall.