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 %.
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 %.
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 %.