Array ( [article_id] => 146 [article_title] => 自相关图 [article_keyword] => 自相关图,自相关图算法,自相关算法原理 [article_description] => 自相关图是时间序列的一种图形观察工具. [article_detail] => 是时间序列的一种图形观察工具 [article_content] => <div class="rightwrap collegeDetail"> <h1 class="algorithmName"> 自相关图 </h1> <div class="clearfix topcontent"> <p> 统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形，它有直观、形象、生动、具体的特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化，便于理解和比较。 </p> <p> 统计图的主要特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。 </p> <p> 主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。一般采用直角坐标系，横坐标用来表示事物的组别或自变量X，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量Y。 </p> <p> 统计图有许多不同类型的表示方式，应用的领域也各不相同。一般用的较多的图主要包括：线性图、条状图、圆饼图、面积图、盒状图、直方图、排列图、散点图、控制图和关联图。 </p> </div> <div class="lemma_catalog clearfix"> <h2 class="block_title"> 目录 </h2> <div class="lemma_list"> <a href="#a_2">1、算法描述</a><a href="#a_7">2、相关应用</a><a href="#a_9">3、参考资料</a><a href="#a_11">4、实例</a><a href="#a_18">5、输入输出</a><a href="#a_21">6、相关条目</a><a href="#a_23">7、优缺点</a> </div> </div> <a name="a_2"></a><a class="para_title"><span class="number">一</span>算法描述</a> <p> 自相关图是时间序列的一种图形观察工具，通过描绘序列和自身的提前或滞后序列间的自相关系数（ACF）、偏自相关系数（PACF）来反映系统参数对系统影响以及系统的稳定性状况。 </p> <p> 自相关系数可以作为判断时间序列平稳性的工具。对自相关系数图分析，如果随着滞后阶数的增大自相关系数迅速减小，则认为时间序列是平稳的，否则认为不平稳，需要进行差分处理。同时ACF不能计算负值，对有负值的数据应先进行数据处理。 </p> <p> 偏自相关系数从高阶开始，逐个检验每阶的偏自相关系数是否有意义，，直到第一个有意义的为止，此时的阶数就是模型中应该包含的最大阶数。 </p> <a name="a_7"></a><a class="para_title"><span class="number">三</span>相关应用</a> <p> 用来分析时间序列这类数据的平稳性过程。 </p> <a name="a_9"></a><a class="para_title"><span class="number">四</span>参考资料</a> <p> 1 马克威分析系统使用教程，http://www.tenly.com </p> <a name="a_11"></a><a class="para_title"><span class="number">五</span>实例</a> <p> 示例数据为：对一个化学反应器每分钟所做的温度测量值。试画出该数列的自相关图和偏自相关图，进行观察判断该序列是否具有自相关性。 </p> <table class="college_table"> <tbody> <tr class="thead"> <td> 序号 </td> <td> 测量值 </td> </tr> </tbody> <tbody> <tr> <td> 1 </td> <td> 200 </td> </tr> <tr> <td> 2 </td> <td> 202 </td> </tr> <tr> <td> 3 </td> <td> 208 </td> </tr> <tr> <td> 4 </td> <td> 204 </td> </tr> <tr> <td> 5 </td> <td> 207 </td> </tr> <tr> <td> 6 </td> <td> 207 </td> </tr> <tr> <td> 7 </td> <td> 204 </td> </tr> <tr> <td> 8 </td> <td> 202 </td> </tr> <tr> <td> 9 </td> <td> 199 </td> </tr> <tr> <td> 10 </td> <td> 201 </td> </tr> <tr> <td> 11 </td> <td> 198 </td> </tr> <tr> <td> 12 </td> <td> 200 </td> </tr> <tr> <td> 13 </td> <td> 202 </td> </tr> <tr> <td> 14 </td> <td> 203 </td> </tr> <tr class="lasttr"> <td> 15 </td> <td> 205 </td> </tr> </tbody> </table> <p> 由软件绘制该列数据的自相关图，结果如下： </p> <img src="/uploadfile/article/2016-12-8/image020.png" /> <p class="juzhong"> 偏自相关图 </p> <img src="/uploadfile/article/2016-12-8/image022.png" /> <p class="juzhong"> 自相关图 </p> <p> 由结果得知，该列数据的自相关图是拖尾的，所以它是存在自相关性的。 </p> <a name="a_18"></a><a class="para_title"><span class="number">六</span>输入输出</a> <p> 输入变量类型：数值型，如整型、浮点型、布尔型 </p> <p> 输出结果：数据的自相关图和偏自相关图 </p> <a name="a_21"></a><a class="para_title"><span class="number">七</span>相关条目</a> <p> 时间序列、平稳性 </p> <a name="a_23"></a><a class="para_title"><span class="number">八</span>优缺点</a> <p> 应用于观察时间序列数据的平稳性分析 </p> </div> [is_show] => 1 [cat_id] => 69 [article_img] => [article_order] => 1 [article_time] => 1481183409 [isdel] => 0 )
自相关图

自相关图

统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形，它有直观、形象、生动、具体的特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化，便于理解和比较。

统计图的主要特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。

主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。一般采用直角坐标系，横坐标用来表示事物的组别或自变量X，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量Y。

统计图有许多不同类型的表示方式，应用的领域也各不相同。一般用的较多的图主要包括：线性图、条状图、圆饼图、面积图、盒状图、直方图、排列图、散点图、控制图和关联图。

目录

1、算法描述2、相关应用3、参考资料4、实例5、输入输出6、相关条目7、优缺点
一算法描述

自相关图是时间序列的一种图形观察工具，通过描绘序列和自身的提前或滞后序列间的自相关系数（ACF）、偏自相关系数（PACF）来反映系统参数对系统影响以及系统的稳定性状况。

自相关系数可以作为判断时间序列平稳性的工具。对自相关系数图分析，如果随着滞后阶数的增大自相关系数迅速减小，则认为时间序列是平稳的，否则认为不平稳，需要进行差分处理。同时ACF不能计算负值，对有负值的数据应先进行数据处理。

偏自相关系数从高阶开始，逐个检验每阶的偏自相关系数是否有意义，，直到第一个有意义的为止，此时的阶数就是模型中应该包含的最大阶数。

三相关应用

用来分析时间序列这类数据的平稳性过程。

四参考资料

1 马克威分析系统使用教程，http://www.tenly.com

五实例

示例数据为：对一个化学反应器每分钟所做的温度测量值。试画出该数列的自相关图和偏自相关图，进行观察判断该序列是否具有自相关性。

序号 测量值
1 200
2 202
3 208
4 204
5 207
6 207
7 204
8 202
9 199
10 201
11 198
12 200
13 202
14 203
15 205

由软件绘制该列数据的自相关图，结果如下：

偏自相关图

自相关图

由结果得知，该列数据的自相关图是拖尾的，所以它是存在自相关性的。

六输入输出

输入变量类型：数值型，如整型、浮点型、布尔型

输出结果：数据的自相关图和偏自相关图

七相关条目

时间序列、平稳性

八优缺点

应用于观察时间序列数据的平稳性分析