비디오: How do you explain consciousness? | David Chalmers 2024
서로 다른 시점에서 관측 된 데이터 세트 (즉, 시계열 데이터 ), 관측치가 상호 연관되어 있는지를 결정하는 것이 중요합니다. 이는 시계열 데이터를 모델링하는 많은 기술들이 데이터가 서로 상관되지 않는다는 가정에 기반하기 때문입니다 (독립적입니다).
데이터가 상호 연관성이 없는지를 확인하는 데 사용할 수있는 하나의 그래픽 기술은 자기 상관 함수입니다. 자기 상관 함수는 서로 다른 시차를 갖는 시계열에서의 관측치 간의 상관 관계를 나타낸다. 예를 들어, 지연 1의 관측치 간의 상관 관계는 개별 관측치와 이전 값 사이의 상관 관계를 나타냅니다. 2013 년 ExxonMobil 주식에 대한 일별 수익률의 자기 상관 함수.
자기 상관 함수의 각 "스파이크"는 상관 관계를 나타냅니다 주어진 지체와의 관측 사이.
지연 0의 자기 상관은 항상 관찰 1과의 상관 관계를 나타 내기 때문에 항상 1입니다.