Autocorrelation refers to the corre

Autocorrelation refers to the correlation of a time series with its own past and future values.
Autocorrelation is also sometimes called “lagged correlation” or “serial correlation”, which
refers to the correlation between members of a series of numbers arranged in time. Positive
autocorrelation might be considered a specific form of “persistence”, a tendency for a system to
remain in the same state from one observation to the next. For example, the likelihood of
tomorrow being rainy is greater if today is rainy than if today is dry. Geophysical time series are
frequently autocorrelated because of inertia or carryover processes in the physical system. For
example, the slowly evolving and moving low pressure systems in the atmosphere might impart
persistence to daily rainfall. Or the slow drainage of groundwater reserves might impart
correlation to successive annual flows of a river. Or stored photosynthates might impart
correlation to successive annual values of tree-ring indices. Autocorrelation complicates the
application of statistical tests by reducing the number of independent observations.
Autocorrelation can also complicate the identification of significant covariance or correlation
between time series (e.g., precipitation with a tree-ring series). Autocorrelation can be exploited
for predictions: an autocorrelated time series is predictable, probabilistically, because future
values depend on current and past values. Three tools for assessing the autocorrelation of a time
series are (1) the time series plot, (2) the lagged scatterplot, and (3) the autocorrelation function.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Autocorrelation หมายถึงความสัมพันธ์ของอนุกรมเวลากับตัวเองในอดีตและในอนาคตค่า Autocorrelation ยังบางครั้งเรียกว่า "lagged ความสัมพันธ์" หรือ "ลำดับความสัมพันธ์" ซึ่ง อ้างถึงความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกของชุดจำนวนที่จัดในเวลา บวก autocorrelation อาจเป็นแบบเฉพาะของ "คงอยู่" แนวโน้มระบบการ ยังคงอยู่ในสถานะเดียวกันจากการสังเกตหนึ่งไป ตัวอย่าง ความเป็นไปได้ของ พรุ่งนี้มีฝนได้มากขึ้นว่าวันนี้ฝนตกกว่าว่าวันนี้แห้ง เวลาธรณีเป็น บ่อย autocorrelated เนื่องจากความเฉื่อยหรือ carryover ประมวลผลในระบบจริง สำหรับ ตัวอย่าง ช้าพัฒนา และย้ายระบบความดันต่ำในบรรยากาศอาจสอน มีอยู่กับปริมาณน้ำฝนรายวัน หรือการระบายน้ำช้าของน้ำบาดาลอาจสอน ความสัมพันธ์กับทุนหมุนเวียนประจำปีต่อเนื่องของแม่น้ำ หรือ photosynthates เก็บไว้อาจสอน ความสัมพันธ์กับค่ารายปีต่อเนื่องของดัชนีทรีแหวน Autocorrelation complicates การ ใช้การทดสอบทางสถิติโดยการลดจำนวนการสำรวจอิสระ Autocorrelation ยังสามารถ complicate รหัสของความแปรปรวนร่วมอย่างมีนัยสำคัญหรือความสัมพันธ์ ระหว่างเวลาชุด (เช่น ฝนกับชุดทรีวงแหวน) Autocorrelation สามารถนำไป สำหรับการคาดการณ์: เป็นชุดเวลา autocorrelated ไม่ได้ probabilistically เนื่องจากในอนาคต ค่าขึ้นอยู่กับค่าปัจจุบัน และอดีต เครื่องมือที่สามสำหรับการประเมิน autocorrelation ของเวลา ชุดคือ (1) ชุดเวลาพล็อต scatterplot lagged (2) และ (3) ฟังก์ชัน autocorrelation การ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูล หมายถึง ความสัมพันธ์ของอนุกรมเวลา ของตัวเองกับอดีตและอนาคตค่า
ข้อมูลนอกจากนี้ยังมีบางครั้งเรียกว่า " ล้าหลัง ) " หรือ " อนุกรมสัมพันธ์ " ซึ่ง
หมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกของชุดของตัวเลขที่จัดในเวลา สหสัมพันธ์ทางบวก
อาจจะถือว่าเป็นรูปแบบเฉพาะของ " วิริยะ " แนวโน้มระบบ

อยู่ในสถานะเดียวกัน จากการสังเกตหนึ่งไปยังถัดไป ตัวอย่างเช่น ความน่าจะเป็นของ
พรุ่งนี้ถูกฝนเป็นมากกว่า ถ้าวันนี้ฝนตกมากกว่า ถ้าวันนี้มันแห้ง ธรณีฟิสิกส์เวลาชุด
บ่อยเพราะความเฉื่อยหรือคงไป 112 กระบวนการในระบบทางกายภาพ สำหรับ
เช่น ค่อยๆ พัฒนา และการย้ายระบบแรงดันต่ำในบรรยากาศอาจถ่ายทอด
เก็บรักษาปริมาณฝนรายวัน หรือการระบายน้ำช้าของน้ำใต้ดินสำรองอาจถ่ายทอด
ตามลำดับต่อเนื่องประจำปีไหลของแม่น้ำ หรือ photosynthates เก็บไว้อาจจะแจกจ่าย
ตามลำดับต่อเนื่องปีค่าของดัชนีแหวนต้นไม้ ข้อมูลมีความซับซ้อนการประยุกต์ใช้การทดสอบทางสถิติ
โดยการลดจำนวนค่าสังเกตที่เป็นอิสระ
ข้อมูลยังสามารถซับซ้อนระบุความสำคัญหรือความสัมพันธ์
ระหว่างอนุกรมเวลา ( เช่น การตกตะกอนด้วยต้นไม้แหวนชุด ) ข้อมูลสามารถใช้สำหรับการคาดการณ์ : 365
อนุกรมเวลาคือทาย probabilistically เพราะค่าในอนาคต
ขึ้นอยู่กับค่าปัจจุบันและอดีต สามเครื่องมือในการประเมินแต่ละหน่วยของเวลา
ชุดคือ ( 1 ) อนุกรมเวลา ( 2 ) แปลงเจ้า scatterplot และ ( 3 ) ฟังก์ชัน autocorrelation .