Autocorrélation est une méthode statistique utilisée pour l'analyse des séries chronologiques. Le but est de mesurer la corrélation entre les deux valeurs fixées à différentes étapes de temps les mêmes données. Bien que les données de temps ne sert pas à autocorrélation calculée, vos incréments de temps doivent être égaux afin d'obtenir des résultats significatifs. Le coefficient d'auto-corrélation sert à deux fins. Il peut détecter non-aléatoire dans un ensemble de données. Si les valeurs de l'ensemble de données ne sont pas aléatoires, alors autocorrélation peut aider l'analyste a choisi un modèle de série chronologique approprié.
Instructions
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Calculer la moyenne, ou moyenne, pour les données que vous analysez. La moyenne est la somme de toutes les valeurs de données divisée par le nombre de valeurs de données (n).
2 Décider d'un décalage dans le temps (k) pour votre calcul. La valeur de retard est un entier indiquant le nombre de pas de temps séparent une valeur d'un autre. Par exemple, le décalage entre (y1, t1) et (y6, t6) est de cinq, parce qu'il ya 6 - 1 = 5 pas de temps entre les deux valeurs. Lors du test de caractère aléatoire, vous habituellement seulement calculer un coefficient d'autocorrélation en utilisant lag k = 1, bien que d'autres valeurs de retard travailleront également. Lorsque vous déterminez un modèle de série chronologique approprié, vous aurez besoin de calculer une série de valeurs d'autocorrélation, en utilisant une valeur de retard différent pour chacun. 3 
Calculer la fonction d'auto-covariance en utilisant la formule donnée. Par exemple, est que vous calculez la troisième itération (i = 3) en utilisant un décalage k = 7, le calcul pour cette itération ressemblerait à ceci:
(Y3 - y-bar) (y10 - y-bar)
Itérer à travers toutes les valeurs de "i", puis prendre la somme et le diviser par le nombre de valeurs dans l'ensemble de données.
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Calculer la fonction de la variance en utilisant la formule donnée. Le calcul est similaire à celle de la fonction d'autocovariance, mais retard n'a pas été utilisée.
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Divisez la fonction d'autocovariance par la fonction de variance pour obtenir le coefficient d'autocorrélation. Vous pouvez contourner cette étape en divisant les formules pour les deux fonctions comme indiqué, mais de nombreuses fois, vous aurez besoin de l'autocovariance et la variance à d'autres fins, il est donc pratique pour les calculer individuellement aussi bien.