Sa pagsusuri ng time series, ang partial autocorrelation na function ay nagbibigay ng bahagyang ugnayan ng isang nakatigil na serye ng oras na may sarili nitong mga lagged na value, binago ang mga value ng time series sa lahat ng mas maiikling lags. Naiiba ito sa autocorrelation function, na hindi kumokontrol para sa iba pang mga lags.
Ano ang pagkakaiba ng autocorrelation at partial autocorrelation?
Isasaalang-alang ng
Autocorrelation sa pagitan ng X at Z ang lahat ng pagbabago sa X kung nanggaling man sa Z nang direkta o sa pamamagitan ng Y. Ang bahagyang autocorrelation ay nag-aalis ng hindi direktang epekto ng Z sa X na dumarating sa Y.
Ano ang partial autocorrelation sa econometrics?
Ang bahagyang autocorrelation ay isang buod ng kaugnayan sa pagitan ng isang obserbasyon sa isang serye ng oras na may mga obserbasyon sa mga naunang hakbang sa oras na may mga ugnayan ng mga intervening na obserbasyon na inalis.
Ano ang partial autocorrelation plot?
Ang
Partial autocorrelation plots (Box and Jenkins, pp. 64-65, 1970) ay isang karaniwang ginagamit na tool para sa pagkakakilanlan ng modelo sa mga modelong Box-Jenkins. Ang bahagyang autocorrelation sa lag k ay ang autocorrelation sa pagitan ng X_t at X_{t-k} na hindi isinasaalang-alang ng mga lags 1 hanggang k-1.
Ano ang pagkakaiba ng ACF at PACF?
Ang isang PACF ay katulad ng isang ACF maliban na ang bawat ugnayan ay kumokontrol para sa anumang ugnayan sa pagitan ng mga obserbasyon ng mas maikling haba ng lag. Kaya, ang halaga para sa ACF at angAng PACF sa unang lag ay pareho dahil parehong sinusukat ang ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data sa oras t sa mga punto ng data sa oras na t − 1.
