Directrices para las pruebas de autocorrelación o intercorrelación

Directrices para las pruebas de autocorrelación

Una directriz basada en la aproximación a la normal para muestras grandes suele utilizarse para decidir si una autocorrelación específica de la muestra se encuentra dentro del error de muestreo de cero. (Esto es equivalente a probar si la autocorrelación de la población de desfase k es cero). Si la autocorrelación de desfase k de la población es cero para k = 1,2 ... entonces, para un valor de n adecuadamente grande, rk tendrá aproximadamente una distribución normal, con media (μ) de cero y desviación estándar (σ) . 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 | rk | es mayor que tiene un nivel de significancia (α) de aproximadamente 5%.

Directrices para las pruebas de autocorrelación parcial

Una directriz basada en la aproximación a la normal para muestras grandes suele utilizarse para decidir si una autocorrelación parcial específica de la muestra se encuentra dentro del error de muestreo de cero. (Esto es equivalente a probar si la autocorrelación parcial de desfase k de la población es cero). Si la autocorrelación de desfase k de la población es cero para k = 1,2 ... entonces, para un valor de n adecuadamente grande, rkk tendrá aproximadamente una distribución normal, con media (μ) de cero y desviación estándar (σ) . 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 | rkk | es mayor que tiene un nivel de significancia (α) de aproximadamente 5%.

Directrices para las pruebas de intercorrelación

Una directriz basada en la aproximación a la normal para muestras grandes suele utilizarse para decidir si una intercorrelación específica de la muestra se encuentra dentro del error de muestreo de cero. (Esto es equivalente a probar si la intercorrelación de desfase k de la población es cero). Si la autocorrelación de desfase k de la población es cero para k = 1,2 ... entonces, para un valor de n adecuadamente grande, rxy(k) tendrá aproximadamente una distribución normal, con media (μ) de cero y desviación estándar (σ) . 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 tiene un nivel de significancia (α) de aproximadamente 5%.

Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para efectos de análisis y contenido personalizado.  Leer nuestra política