« Autocorrélation » : différence entre les versions
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Exemple : Comme les prix varient d'un jour à l'autre, vous pouvez vous attendre à voir des tendances. Si le prix est élevé lundi, vous pouvez | Exemple : Comme les prix varient d'un jour à l'autre, vous pouvez vous attendre à voir des tendances. Si le prix est élevé lundi, vous pouvez prévoir à ce qu'il soit élevé pendant quelques jours de plus; et s'il est faible, il est fort probable à ce qu'il reste bas. Un modèle identique à celui-ci est appelé corrélation sérielle, car chaque valeur est corrélée avec la suivante de la série. | ||
Pour calculer la corrélation sérielle, nous pouvons décaler la série chronologique d'un intervalle appelé décalage, puis calculer la corrélation de la série décalée avec l'original | Pour calculer la corrélation sérielle, nous pouvons décaler la série chronologique d'un intervalle appelé décalage, puis calculer la corrélation de la série décalée avec l'original. | ||
''' Autocorrélation''' est un autre nom pour la corrélation sérielle, utilisé plus souvent lorsque le décalage n'est pas de 1. | ''' Autocorrélation''' est un autre nom pour la corrélation sérielle, utilisé plus souvent lorsque le décalage n'est pas de 1. | ||
Version du 20 novembre 2020 à 23:51
Définition
Exemple : Comme les prix varient d'un jour à l'autre, vous pouvez vous attendre à voir des tendances. Si le prix est élevé lundi, vous pouvez prévoir à ce qu'il soit élevé pendant quelques jours de plus; et s'il est faible, il est fort probable à ce qu'il reste bas. Un modèle identique à celui-ci est appelé corrélation sérielle, car chaque valeur est corrélée avec la suivante de la série.
Pour calculer la corrélation sérielle, nous pouvons décaler la série chronologique d'un intervalle appelé décalage, puis calculer la corrélation de la série décalée avec l'original.
Autocorrélation est un autre nom pour la corrélation sérielle, utilisé plus souvent lorsque le décalage n'est pas de 1.
Français
Autocorrélation féminin
corrélation sérielle féminin
Anglais
Autocorrelation
serial correlation
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
