Quali sono le metriche appropriate da guardare per controllare le discrepanze in queste due serie temporali
Come si definisce il correlogramma?
Un correlogramma, o autocorrelogramma, è un grafico che rappresenta la autocorrelazione di una serie storica in funzione del ritardo con cui la autocorrelazione è calcolata.
Come fare un correlogramma?
Il correlogramma si costruisce a partire dall’autocorrelazione ρk di una serie storica in funzione del ritardo (lag) k con cui l‘autocorrelazione è calcolata: nel grafico ogni barretta verticale riporta il valore dell’autocorrelazione (sull’asse delle ordinate) in funzione del ritardo (sull’asse delle ascisse).
Come rendere stazionaria una serie?
Un modo per avere una serie storica stazionaria consiste nel calcolare le differenze tra osservazioni consecutive. Ciò è noto come differenziazione. Trasformazioni quali i logaritmi possono aiutare a stabilizzare la varianza di una serie storica.
Quali sono le componenti di scomposizione di una serie storica?
Lo scopo dell’analisi classica delle serie temporali è quindi quello di scomporre la serie nelle sue componenti elementari per poterle studiare meglio. Le componenti di una serie storica di solito sono le seguenti: trend, stagionalità, ciclicità, residuale.
Come si definisce l Eteroschedasticità?
eteroschedasticità Una famiglia di variabili aleatorie {Yi} si dice eteroschedastica se le sue componenti non hanno tutte la stessa varianza. Il concetto di e. si contrappone a quello di omoschedasticità (➔).
Cosa misura la correlazione?
La correlazione è una misura statistica che esprime la relazione lineare tra due variabili (che quindi cambiano insieme a una velocità costante) ed è molto usata per descrivere semplici relazioni senza dover parlare di causa ed effetto.
Quando usare correlazione?
In particolare, la correlazione sarà perfetta quando le unità statistiche sono perfettamente concordi tra loro. Pertanto, più l’indice è vicino a zero, più la concordanza sarà debole, più si avvicina a -1 oppure a + 1 più la concordanza sarà forte.
Come si interpreta il coefficiente di correlazione?
Il coefficiente di correlazione r può assumere valori compresi fra -1 e 1. I valori positivi indicano l’esistenza di una correlazione lineare positiva; i valori negativi indicano una correlazione negativa; il valore 0 indica assenza di correlazione.
Quando si usa la correlazione?
Quando si usa la correlazione? Si calcola la correlazione tra due o più elementi per esprimere il grado di associazione tra due variabili o più variabili, cioè per verificare se esiste una relazione tra di esse (ma non necessariamente un rapporto di causalità).
Quando c’è correlazione tra due variabili?
In statistica, una correlazione è una relazione tra due variabili tale che a ciascun valore della prima corrisponda un valore della seconda, seguendo una certa regolarità. La correlazione non dipende da un rapporto di causa-effetto quanto dalla tendenza di una variabile a cambiare in funzione di un’altra.
Quando usare correlazione di Spearman?
Per variabili quantitative, l’indice di correlazione di Spearman si utilizza quindi per valutare la direzione e la forza della relazione tra due variabili quando le ipotesi di normalità e di linearità dell’indice di correlazione di Pearson non sono soddisfatte.
Che valori può assumere la correlazione?
Per esprimere la relazione esistente tra due variabili, in termini entità e direzione, si utilizza il coefficiente di correlazione. Tale coefficiente è standardizzato e può assumere valori che vanno da –1.00 (correlazione perfetta negativa) e +1.00 (correlazione perfetta positiva).
Cosa indica il coefficiente di regressione?
Il segno del coefficiente di regressione b indica il “verso” della relazione: il segno positivo indica una concordanza tra le variabili (ad un aumento della x corrisponde un aumento della y), il segno negativo una discordanza (ad un aumento della x corrisponde una diminuzione della y).
Cosa indica la regressione lineare?
L’analisi di regressione lineare viene utilizzata per prevedere il valore di una variabile in base al valore di un’altra variabile. La variabile che si desidera prevedere viene chiamata variabile dipendente. La variabile che si utilizza per prevedere il valore dell’altra variabile si chiama variabile indipendente.
Qual è l’obiettivo della regressione?
L’analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Lo scopo è stimare un’eventuale relazione funzionale esistente tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti.