Автокореляція: відмінності між версіями

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
[неперевірена версія][неперевірена версія]
Вилучено вміст Додано вміст
мНемає опису редагування
→‎Джерела: +перекласти, +доробити
Рядок 13: Рядок 13:
== Джерела ==
== Джерела ==
* Patrick F. Dunn, Measurement and Data Analysis for Engineering and Science, New York: McGraw-Hill, 2005 ISBN 0-07-282538-3
* Patrick F. Dunn, Measurement and Data Analysis for Engineering and Science, New York: McGraw-Hill, 2005 ISBN 0-07-282538-3

{{Перекласти|en|Autocorrelation|дата=січень 2017}}
{{Статистика-доробити}}


{{Статистика|аналіз}}
{{Статистика|аналіз}}

Версія за 20:20, 5 січня 2017

Графік 100 випадкових величин з прихованою синусоїдою. Автокореляційна функція дозволяє побачити періодичність в ряді даних.

Автокореляція або автокореляційна функція — це кореляція функції з самою собою зміщеною на певну величину незалежної змінної. Автокореляція використовується для знаходження закономірностей в ряді даних, таких як періодичність. Часто застосовується у статистиці та обробці сигналів для аналізу функцій або серій даних.

Математично автокореляційна функція визначається як:

,

де функція інтегрується у добутку з комплексно спряженою та зміщеною на певну величину (часто це час) функцією.

Графік автокореляційної функції можна отримати, відклавши по осі ординат коефіцієнт кореляції двох функцій (базової та функції зсунуті на величину ) а по осі абсцис величину . Якщо вихідна функція строго періодична, то на графіку автокореляційної функції теж буде строго періодична функція. Таким чином з цього графіку можна судити про періодичність базової функції, а отже і про її частотні характеристики. Це застосовується для аналізу складних коливань, наприклад електроенцефалограми людини.

Див. також

Джерела

  • Patrick F. Dunn, Measurement and Data Analysis for Engineering and Science, New York: McGraw-Hill, 2005 ISBN 0-07-282538-3