교차 상관에 대한 주요 결과 해석

두 계열에서 자기 상관의 증거를 확인하려면 서서히 0으로 감소하는 양쪽의 상관 중에서 큰 상관에 대한 교차 상관 함수를 조사하십시오 일반적으로 자기 상관 때문에 두 시계열 사이에 유의한 관계를 식별하는 데 문제가 발생합니다. 자기 상관의 증거가 있으면 데이터를 미리 백색화해야 합니다. 자세한 내용은 교차 상관 함수를 위한 데이터 사전 백색화에서 확인하십시오.

두 계열 간에 관계가 존재하는지 여부를 확인하려면 양쪽 상관 중에서 신속하게 유의하지 않게 되는 더 큰 상관을 찾으십시오. 일반적으로 절대값이 보다 크면 상관이 유의하며, 여기서 n은 관측치의 수이고 k는 시차입니다. 이 계산은 표본의 정규 근사성을 기반으로 하는 경험 규칙 절차입니다. 시차 k(k = 1,2 ...)의 모집단 교차 상관이 0인 경우 상당히 큰 n에 대해 r_xy(k)는 근사적으로 정규 분포를 따릅니다. 이때 평균( m)은 0이고 표준 편차(s)는 (σ) 1/입니다. 정규 모집단의 약 95%가 평균의 2 표준 편차 내에 있으므로 |r_xy(k) |가 2/ 보다 큰 경우 시차 k의 모집단 자기 상관이 0이라는 가설을 기각하는 검정은 약 5%의 유의 수준(α)을 가집니다.