Interprétation des résultats principaux pour la fonction Intercorrélation

Pour mettre en évidence une éventuelle autocorrélation dans les deux séries, étudiez la fonction d'intercorrélation et regardez si vous pouvez constater une forte corrélation décroissant lentement vers 0 des deux côtés. En général, l'autocorrélation complique le repérage de relations significatives entre les deux séries chronologiques. Si vous constatez une preuve d'autocorrélation, vous devez blanchir les données. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Pré-blanchiment des données pour la fonction d'intercorrélation.

Pour déterminer s'il existe une relation entre deux séries chronologiques, recherchez une importante corrélation, où les corrélations de chaque côté deviennent rapidement non significatives. En général, une corrélation est significative lorsque la valeur absolue est supérieure à , où n est le nombre d'observations et k est le décalage. Ce calcul est une procédure empirique fondée sur une approximation selon la loi normale pour grands échantillons. Si l'intercorrélation de population de décalage k a pour valeur zéro lorsque k = 1, 2..., alors, pour une valeur élevée de n, r_xy(k) sera approximativement normalement distribué, avec une moyenne (μ) de zéro et un écart type (σ) de 1/. 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 l'intercorrélation de population de décalage k est égale à zéro lorsque | r_xy(k) | est supérieur à 2/ a un seuil de signification (α) d'environ 5 %.