Règles pour tester l'autocorrélation et l'intercorrélation

Règles pour tester l'autocorrélation

Une approximation selon la loi normale pour grands échantillons est souvent utilisée pour déterminer si le niveau d'autocorrélation d'un échantillon spécifique offre une erreur d'échantillonnage de zéro (ce qui revient à déterminer si l'autocorrélation partielle de décalage k de la population a pour valeur zéro). Si l'autocorrélation de la population pour un décalage k est de zéro lorsque k = 1,2... alors, pour une valeur suffisamment élevée de n, rk sera approximativement normalement distribuée, avec une moyenne (μ) de 0 et un écart type (σ) égal à . Dans la mesure où environ 95 % d'une population normale se situe à moins de 2 écarts types de la moyenne, un test qui rejette l'hypothèse selon laquelle le niveau d'autocorrélation de la population avec un décalage k est égal à zéro lorsque | rk | est supérieur à a un seuil de signification (α) d'environ 5 %.

Règles pour tester l'autocorrélation partielle

Une approximation selon la loi normale pour grands échantillon est souvent utilisé pour déterminer si le niveau d'autocorrélation partielle d'un échantillon spécifique offre une erreur d'échantillonnage de zéro (cela revient à déterminer si l'autocorrélation partielle de décalage k de la population a pour valeur zéro). (Cela revient à déterminer si l'autocorrélation partielle de la population de décalage k a pour valeur zéro). Si l'autocorrélation de la population pour un décalage k est de zéro lorsque k = 1,2... alors, pour une valeur suffisamment élevée de n, rkk sera approximativement normalement distribuée, avec une moyenne (μ) de 0 et un écart type (σ) égal à . Dans la mesure où environ 95 % d'une population normale se situe à moins de 2 écarts types de la moyenne, un test qui rejette l'hypothèse selon laquelle le niveau d'autocorrélation de la population avec un décalage k est égal à zéro lorsque | rkk | est supérieur à a un seuil de signification (α) d'environ 5 %.

Règles pour tester l'intercorrélation

Une approximation selon la loi normale pour grands échantillon est souvent utilisé pour déterminer si le niveau d'intercorrélation d'un échantillon spécifique offre une erreur d'échantillonnage de zéro (cela revient à déterminer si l'intercorrélation de décalage k de la population a pour valeur zéro). (Cela revient à déterminer si l'intercorrélation de la population de décalage k a pour valeur zéro). Si l'autocorrélation de la population pour un décalage k est de zéro lorsque k = 1,2... alors, pour une valeur suffisamment élevée de n, rxy(k) sera approximativement normalement distribuée, avec une moyenne (μ) de 0 et un écart type (σ) égal à . Dans la mesure où environ 95 % d'une population normale se situe à moins de 2 écarts types de la moyenne, un test qui rejette l'hypothèse selon laquelle le niveau d'autocorrélation de la population avec un décalage k est égal à zéro lorsque | rxy(k) | est supérieur à a un seuil de signification (α) d'environ 5 %.

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