시계열 내 관측치 간의 상관을 계산하고 그림으로 표시하려면 편 자기 상관을 사용합니다. 편 자기 상관은 해당 관측치 간의 더 짧은 모든 간격에 의해 설명되지 않는 시계열 내 관측치 간의 상관입니다. 예를 들어, 6의 시차에 대한 편 자기 상관은 시차 1에서 5에 의해 설명되지 않는 상관입니다. 편 자기 상관의 그림은 편 자기 상관 함수(PACF)라고 합니다. PACF를 확인하면 ARIMA 모형에 포함할 항을 쉽게 선택할 수 있습니다.

예를 들어, 한 고용 분석가가 5년간 세 업종의 고용 추세를 연구하기 위해 편 자기 상관 분석을 사용하여 모형을 생성합니다.

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편 자기 상관 분석을 수행하려면 통계분석 > 시계열 > 편 자기 상관을 선택하십시오.

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