Autokorrelation & Kreuzkorrelation -> Hauptanwendungen in DSP??

Die Autokorrelation, die manchmal als serielle Korrelation im diskreten Zeitfall bezeichnet wird, ist die Korrelation eines Signals mit einer verzögerten Kopie von sich selbst als Funktion der Verzögerung. Informell ist es die Ähnlichkeit zwischen Beobachtungen einer zufälligen Variablen als Funktion der Zeitverzögerung zwischen ihnen.

1. Was ist Unterschied zwischen Korrelation und Autokorrelation?
2. Warum ist die Autokorrelation ein Problem??
3. Was ist der Zweck der Autokorrelation?
4. Ist Autokorrelation gut oder schlecht in Zeitreihen?

Was ist Unterschied zwischen Korrelation und Autokorrelation?

Autokorrelation, auch als serielle Korrelation bezeichnet, bezieht sich auf den Korrelationsgrad derselben Variablen zwischen zwei aufeinanderfolgenden Zeitintervallen. Der Wert der Autokorrelation reicht von -1 bis 1. Ein Wert zwischen -1 und 0 stellt eine negative Autokorrelation dar. Ein Wert zwischen 0 und 1 ist eine positive Autokorrelation.

Warum ist die Autokorrelation ein Problem??

Autokorrelation kann Probleme in herkömmlichen Analysen (wie gewöhnliche Regression mit kleinsten Quadräten) verursachen, die die Unabhängigkeit von Beobachtungen annehmen. In einer Regressionsanalyse kann auch die Autokorrelation der Regressionsreste auftreten, wenn das Modell falsch angegeben ist.

Was ist der Zweck der Autokorrelation?

Die Autokorrelation (Box und Jenkins, 1976) kann für die folgenden zwei Zwecke verwendet werden: zum Erkennen von Nicht-Strandigkeit in Daten. Um ein geeignetes Zeitreihenmodell zu identifizieren, wenn die Daten nicht zufällig sind.

Ist Autokorrelation gut oder schlecht in Zeitreihen?

Autokorrelation ist auch als serielle Korrelation, Zeitreihenkorrelation und verzögerte Korrelation bekannt. Unabhängig davon, wie es verwendet wird, ist die Autokorrelation eine ideale Methode, um Trends und Muster in Zeitreihendaten aufzudecken, die sonst unentdeckt geworden wären.