Interpretar todos los estadísticos y gráficas para Intercorrelación

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos y gráficas que se proporcionan con intercorrelación.

Desfase

El desfase es el número de períodos de tiempo que separan a las dos series de tiempo. El número predeterminado de desfases oscila entre ( + 10) y ( + 10).

Función de intercorrelación (CCF)

La función intercorrelación es la correlación entre las observaciones de dos series de tiempo xt y yt separadas por k unidades de tiempo (yt+k y xt).

Interpretación

Utilice la función de intercorrelación para determinar si existe una relación entre dos series de tiempo. Para determinar si existe una relación entre las dos series, busque una correlación grande, con las correlaciones a ambos lados que rápidamente se vuelven no significativas. Por lo general, una correlación es significativa cuando el valor absoluto es mayor que , donde n n es el número de observaciones y k es el desfase. Este cálculo es un procedimiento empírico basado en una aproximación a la normalidad de una muestra grande. Si la intercorrelación de desfase k de la población es cero para k=1,2 ... entonces, para n muy grande, rxy(k) tendrá aproximadamente una distribución normal, con una media (µ) de cero y desviación estándar (σ) 1/. Debido a que aproximadamente el 95% de una población normal está dentro de 2 desviaciones estándar de la media, una prueba que rechace la hipótesis de que la autocorrelación de desfase k de la población es igual a cero cuando |rxy(k) | es mayor que 2/ tiene un nivel de significancia (α) de aproximadamente 5%.

Nota

La interpretación de la función de intercorrelación depende del supuesto de que no hay autocorrelación. Para obtener más información, vaya a Buscar evidencia de autocorrelación.

En esta gráfica, la correlación en el desfase −2 es de aproximadamente 0.92. Debido a que 0.92 > 0.5547 = la correlación es significativa. Usted puede concluir que el agua fluye de un punto aguas arriba a un punto aguas abajo en dos días.

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