自己相関および偏自己相関関数

自己相関および偏自己相関は、現在と過去の時系列値の関連性の測定で、どの過去の時系列値が将来値の予測に最も役立つかを示します。この知識を使用すると、ARIMA モデルにおける処理の順番を決定することができます。具体的には次のとおりです。

• 自己相関関数 (ACF)ラグ kの場合、これは間隔が離れた k の時系列値間における相関関係です。
• 偏自己相関関数 (PACF)ラグ kの場合、これは間隔が離れた k の時系列値間における相関関係で、間の値を説明します。

ACF プロットの X 座標は、自己相関が計算されたラグを表示し、Y 座標は相関関係の値を表示します (-1 と 1 の間)。例えば、ACF プロット内のラグ 1 の急な山形は、各時系列と先行値の間の強い相関関係を示し、ラグ 2 の山形は、以前に 2 点が発生した各値の間などの強い相関関係を示します。

• 正の相関は、大きな現在値が指定のラグの大きな値に対応することを示し、負の相関は大きな現在値は指定のラグの小さい値に対応することを示します。
• 相関の絶対値は、関連性の強さを示す測定値で、絶対値が大きいほど強い関連性を示します。