Санкт-Петербурзький інститут машинобудування
В В В В В В В
Курсова робота
В
з дисципліни Статистика
В
на тему
В
Автокорреляционная функція. Приклади розрахунків
Виконав
Студент курсу
групи
відділення
В
Керівник
Санкт-Петербург
2007
Зміст
Введення. 3
Глава 1. Теоретичні відомості. 5
Коефіцієнт автокореляції і його оцінка. 5
Автокореляційні функції. 7
Критерій Дарбіна-Уотсона. 9
Глава 2. Приклади практичних розрахунків за допомогою макросу Excel В«Автокорреляционная функціяВ». 11
Приклад 1. ВВП РФ .. 11
Приклад 2. Імпорт. 15
Приклад 3. Експорт. 18
Висновок. 22
Література. 23
Введення
Періодична залежність являє собою загальний тип компонент часового ряду. Можна легко бачити, що кожне спостереження дуже схоже на сусіднє; додатково, мається повторювана періодична складова, це означає, що кожне спостереження також схоже на спостереження, що були в тому ж саме час період тому. У Загалом, періодична залежність може бути формально визначена як кореляційна залежність порядку k між кожним i-м елементом ряду і (ik)-м елементом. Її можна виміряти за допомогою автокореляції (тобто кореляції між самими членами ряду); k зазвичай називають лагом (іноді використовують еквівалентні терміни: зсув, запізнювання). Якщо помилка вимірювання не надто велика, то періодичність можна визначити візуально, розглядаючи поведінку членів ряду через кожні k тимчасових одиниць [7, 153].
Періодичні складові часового ряду можуть бути знайдені за допомогою коррелограмми. Коррелограмми (автокоррелограмма) показує чисельно і графічно автокорреляционную функцію (AКФ), іншими словами коефіцієнти автокореляції для послідовності лагів з певного діапазону. На коррелограмми зазвичай відзначається діапазон в розмірі двох стандартних помилок на кожному лагу, однак зазвичай величина автокореляції більш цікава, ніж її надійність, тому що інтерес в основному представляють дуже сильні [1] автокореляції [6, 207].
При вивченні коррелограмми слід пам'ятати, що автокореляції послідовних лагів формально залежні між собою. Розглянемо наступний приклад. Якщо перший член ряду тісно пов'язаний з другим, а другий з третім, то перший елемент повинен також якимось чином залежати від третього і т.д. Це призводить до того, що періодична залежність може істотно змінитися після видалення автокореляцій першого порядку, (тобто після взяття різниці з лагом 1).
Мета роботи:
1. Дати основні теоретичні відомості
2. Дати приклади розрахунку АКФ
В
