자기 상관 검정 지침
큰 표본의 정규 근사성을 기반으로 하는 "지침"은 주로 특정 표본 자기 상관이 표집 오차(0) 내에 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이것은 시차 k의 모집단 자기 상관이 0인지 여부를 검정하는 것과 같습니다. 시차 k(k = 1,2 ...)의 모집단 자기 상관이 0인 경우 상당히 큰 n에 대해 rk는 근사적으로 정규 분포를 따릅니다. 이때 평균(μ)은 0이고 표준 편차(σ)는 
입니다. 정규 모집단의 약 95%가 평균의 2 표준 편차 내에 있으므로 | rk |가 
보다 큰 경우 시차 k의 모집단 자기 상관이 0이라는 가설을 기각하는 검정은 약 5%의 유의 수준(α)을 가집니다.
편 자기 상관 검정 지침
큰 표본의 정규 근사성을 기반으로 하는 "지침"은 주로 특정 표본 부분 자기 상관이 표집 오차(0) 내에 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이것은 시차 k의 모집단 편 자기 상관이 0인지 여부를 검정하는 것과 같습니다. 시차 k(k = 1,2 ...)의 모집단 자기 상관이 0인 경우 상당히 큰 n에 대해 rkk는 근사적으로 정규 분포를 따릅니다. 이때 평균(μ)은 0이고 표준 편차(σ)는 
입니다. 정규 모집단의 약 95%가 평균의 2 표준 편차 내에 있으므로 | rkk |가 
보다 큰 경우 시차 k의 모집단 자기 상관이 0이라는 가설을 기각하는 검정은 약 5%의 유의 수준(α)을 가집니다.
교차 상관 검정 지침
큰 표본의 정규 근사성을 기반으로 하는 "지침"은 주로 특정 표본 교차 상관이 표집 오차(0) 내에 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이것은 시차 k의 모집단 교차 상관이 0인지 여부를 검정하는 것과 같습니다. 시차 k(k = 1,2 ...)의 모집단 자기 상관이 0인 경우 상당히 큰 n에 대해 rxy(k)는 근사적으로 정규 분포를 따릅니다. 이때 평균(μ)은 0이고 표준 편차(σ)는 
입니다. 정규 모집단의 약 95%가 평균의 2 표준 편차 내에 있으므로 | rxy(k) |가 
보다 큰 경우 시차 k의 모집단 자기 상관이 0이라는 가설을 기각하는 검정은 약 5%의 유의 수준(α)을 가집니다.
