最近在学习自相关技术在医学上的应用，为了方便以后复习方便，就随手记录下来了。
由于工程实际中的信号，不可避免地要受到各种干扰，严重的时候会完全淹没真正有用的数据。而自相关技术可以处理这种数据，可以发现隐藏在杂乱信号中的有用信息。找出重复信息（被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频，它常用于时域信号的分析。
自相关函数是描述随机信号 x(t) 在 任意不同时刻
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2023-11-01 09:08:08
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2023-12-25 07:06:49
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注意：不同于异方差问题，本篇中的自相关处理均基于时间序列数据，因为一般自相关问题往往出现在时间序列数据中，且在面板数据中出现的异方差、自相关问题往往直接运用聚类标准误即可解决。（且陈强老师提供的自相关检验法是无法用在面板数据中的，异方差的检验可以）自相关问题的产生，OLS估计量仍然是无偏、一致的，且服从渐进正态分布，但是t检验、F检验均会失效。常见案例：时间序列中存在的数据持久性或连续性截面数据中
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2023-12-12 14:57:58
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1、概念 相关函数是描述信号X(s),Y(t)（这两个信号可以是随机的，也可以是确定的）在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。两个信号之间的相似性大小用相关系数来衡量。定义： 称为变量 X 和 Y 的相关系数。若相关系数 = 0，则称 X与Y 不相关。相关系数越大，相关性越大，但肯定小于或者等于1.。
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2023-10-11 12:47:35
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# Java中的自相关
自相关（Autocorrelation）是一个统计学概念，用于衡量一个时间序列自身在不同时间点之间的相关性。在Java编程中，自相关可以帮助我们分析时间序列数据的趋势、周期性和随机性，对于股票价格、气象数据等应用尤为重要。
## 自相关的基本概念
自相关是指一个时间序列与其自身在不同时间延迟下的关联程度。自相关系数的取值范围在 -1 到 +1 之间，值为 +1 表示完
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation自相关和偏自相关的简单介绍自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observa
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2024-05-21 18:45:24
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计算莫兰指数和Geary’s C 空间自相关程度卷积核类型常见的卷积核为Rook,Bishop,Queen，如上图所示。Molan’s IGeary’s C代码实现为# 利用空间统计量Moran和Geary计算遥感数据的自相关程度
import numpy as np
import pandas as pd
def getMoranV(path,t=0,method="Moran"):
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2023-08-17 01:53:21
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请教高手如何从相关图，偏相关图判定截尾拖尾？很多书都说从相关图偏相关图的截尾拖尾情况是判断AR,MA,ARMA的P,Q值的重要方法。关键是啷个看也？比如P阶截尾，是指P阶后相关系数等于0，还是什么？求高人指点！图中自相关系数拖着长长的尾巴，就是拖尾，AC值是慢慢减少的。而偏相关系数是突然收敛到临界值水平范围内的，这就是截尾，PAC突然变的很小。不知道说明白了吗？AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系
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2023-11-09 10:07:27
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作者：桂。前言主要记录工程应用中的自相关操作，以及自相关的一些理论性质。一、自相关函数自相关的定义式：实际操作中，通常假设随机信号独立同分布，依托遍历性近似估计R矩阵：k表示相关函数的时间间隔，m表示起始时刻，N表示截取的时间片。为了便于表示，假设:相关矩阵的估计，可以提取系统的响应函数：进一步处理系统响应函数：由此得出结论：重复累加的操作可以通过递归的思路实现，这样一来节省了乘法器资源。&nbs
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2023-06-28 13:42:44
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1 之前说过，运用统计分析常用的观测方式（观测尺度、观测量度）有均值、方差、协方差、自相关、偏相关。但是对于像时间序列这样一维的数据构成特点。有自有的自协方差、自相关和自偏相关，方式和方法也是引用统计分析的度量方式，根据均值为0，方差为常数等特点，略加改变，形成时间序列这种数据特有的一种“自”度量方式。2 关于自协方差这块，我们可以看一下这两个公式： 3 关于自相关这块儿，我们也可
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2024-05-14 19:32:43
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### Java自相关算法科普
#### 引言
自相关（Autocorrelation）是一种统计分析工具，用于衡量时间序列数据随时间的变化而变化的规律。通过自相关运算，我们可以了解一个数据序列与其自身在不同时刻之间的关系，进而发掘出潜在的周期性和趋势。
#### 自相关的基本概念
自相关意思是时间序列的当前值与其自身在过去某一时刻的值之间的相关性。常见于信号处理、气象数据分析和金融市场分
“时间序列数据”根据性质又可以划分为“平稳序列”（stationary）与“非平稳序列”（non-stationary）两大类，需使用不同的计量方法。一、时间序列自相关时间序列指同一个体在不同时点上的观测数据。如，1978-2013年期间，中国每年的国内生产总值。对于离散时间{1,2,...,T}，可将时间序列写为{y1,y2,...,yT}。其中每一个yt都是随机变量。时间序列最大的特点是存在自
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2023-07-19 02:31:07
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这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。 自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关
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2023-12-27 14:17:24
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文章目录一、图示法（一）滞后图（二）自相关图（三）自相关图和偏自相关图二 、DW检验法三、Breusch-Godfrey检验（一）手动编制函数进行BG检验（二）调用statsmodels的函数进行BG检验四、Ljung-Box检验 多元线性回归模型的基本假设之一就是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则称为存在序列相关性（自相关性）。我们以伍德里奇《计
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2023-07-17 12:38:49
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时间序列分析中，自相关系数ACF和偏相关系数PACF是两个比较重要的统计指标，在使用arma模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ar还是ma）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对计算方法有详细的说明。所以虽然这两个系数的计算并不复杂，但是我认为还是有必要做一下总结，以便于其他人参考。本文的内容将主
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2023-07-13 22:34:47
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相关系数度量的影响。自相关，也称 序列相关。是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如时域信号。皮尔森相关：由于在自相关时，x的期望和方差不随着时间的变化而改变。则自相关函数可以表示为时间延迟&nb
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2024-01-10 09:13:50
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# Python自相关和部分自相关图
## 简介
在时间序列分析中，我们经常需要探索数据序列中的相关性。自相关和部分自相关是两种常用的方法，用于分析时间序列数据中的相关性。
自相关是指序列与其自身之间的相关性。它衡量了序列与其自身在不同时间点上的相似度。自相关图是一种常用的可视化工具，用于显示序列在不同滞后时间上的相关性。
部分自相关是在控制其他滞后变量时，序列与自身之间的相关性。它衡量了
原创
2023-12-30 11:32:02
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相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析和距离相关分析）定义：衡量事物之间，或称变量之间线性关系相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统计关系。相关分析的方法较多，比较直接和常用的一 种是绘制散点图。图形虽然能够直观展现变量之间的相关关系，但不很精确。为了能够更加准确地描述变量之间的线性相关程度
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2023-11-07 00:44:22
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文章目录0 简介1 随机过程中的自相关2 确定信号下的自相关函数 0 简介自相关（autocorrelation），也称为串行相关（serial correlation），是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似性，是它们之间时间滞后的函数。
自相关分析是一种数学工具，可用于查找重复模式，例如是否存在被噪声掩盖的周期性信号，或在其谐波频率所隐含
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2024-01-03 14:51:11
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（一）算术函数函数说明范例（x=2.6，y=3）ABS(numbexpr)绝对值函数ABS(y-x)=0.4RND(numbexpr)四舍五入函数RND(x)=3TRUNC(numbexpr)取整函数TRUNC(x)=2SORT(numbexpr)平方根函数SQRT(y)=1.71MOD(numbexpr,modulus)求算两数相除后的余数MOD(y,x)=0
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2024-06-04 17:25:13
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