<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>http://digida.mgpu.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F</id>
	<title>Автокорреляция - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-18T22:19:33Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.44.0</generator>
	<entry>
		<id>http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F&amp;diff=32746&amp;oldid=prev</id>
		<title>Patarakin: Новая страница: «{{Понятие |Description=Автокорреляция — это статистическая мера, показывающая степень связности между значениями одной и той же переменной в разные моменты времени или с определённым запаздыванием (лагом). Проще говоря, она измеряет, насколько текущее знач...»</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F&amp;diff=32746&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-10-10T20:16:44Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Новая страница: «{{Понятие |Description=Автокорреляция — это статистическая мера, показывающая степень связности между значениями одной и той же переменной в разные моменты времени или с определённым запаздыванием (лагом). Проще говоря, она измеряет, насколько текущее знач...»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;{{Понятие&lt;br /&gt;
|Description=Автокорреляция — это статистическая мера, показывающая степень связности между значениями одной и той же переменной в разные моменты времени или с определённым запаздыванием (лагом). Проще говоря, она измеряет, насколько текущее значение ряда связано с его предыдущими значениями. Временной ряд демонстрирует автокорреляцию, если значение в момент времени t связано с значениями в моменты времени t-1, t-2 и так далее. В эконометрике и социальной статистике для корректного построения моделей важно учитывать автокорреляцию, так как она влияет на эффективность оценок параметров модели.&lt;br /&gt;
|Field_of_knowledge=Экономика, Статистика&lt;br /&gt;
|Environment=R&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
Формально автокорреляция с лагом k определяется как корреляция между y_t и y_{t-k}:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; &lt;br /&gt;
\rho_k = \frac{\operatorname{Cov}(y_t, y_{t-k})}{\sqrt{\operatorname{Var}(y_t) \operatorname{Var}(y_{t-k})}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
где \rho_k — коэффициент автокорреляции для лага k.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Наличие автокорреляции в остатках регрессии нарушает предположение об их независимости, что приводит к смещённым стандартным ошибкам и неверным выводам.&lt;br /&gt;
* В анализе временных рядов автокорреляция помогает выявить повторяющиеся шаблоны, сезонность и тренды.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Пример из образовательной сферы ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Представьте измерения средней посещаемости студентов в университете по дням. Если посещаемость в один день зависит от посещаемости в предыдущие дни (например, привычка или внешние факторы), то данные имеют положительную автокорреляцию.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== R ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Для вычисления автокорреляции используют функцию &amp;lt;code&amp;gt;acf()&amp;lt;/code&amp;gt; из базового пакета R или пакета &amp;lt;code&amp;gt;tseries&amp;lt;/code&amp;gt;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
; Пример:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;syntaxhighlight lang=&amp;quot;R&amp;quot; line&amp;gt;&lt;br /&gt;
# Вектор с данными&lt;br /&gt;
x &amp;lt;- c(22, 24, 25, 25, 28, 29, 34, 37, 40, 44, 51, 48, 47, 50, 51)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Вычисление автокорреляционной функции&lt;br /&gt;
acf(x, plot=TRUE)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/syntaxhighlight&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Patarakin</name></author>
	</entry>
</feed>