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Autocorrelação ???

Fala pessoal, tudo bem?

Li o tópico criado aqui, mas não ajudou com minha dúvida.

Vamos lá, correlação é: uma medida que informa o quanto o valor de uma realização de uma variável aleatória é capaz de influenciar seus vizinhos. Por exemplo, o quanto a existência de um valor mais alto condiciona valores também altos de seus vizinhos.

Faria sentido na minha cabeça se a correlação fosse entre as vendas e sei lá, os meses dos anos de vários períodos.

Mas não entendo o por quê de correlacionar os valores de vendas com eles mesmo...

Vou inferir o que dessa análise?

Consigo ver sazonalidade?

Eu realmente fique perdido.

Teria algum exemplo prático ou uma explicação para leigos?

Lendo no outro tópico isso:

"Inicialmente, os dois sinais estão perfeitamente alinhados e a correlação é 1. Então, à medida que mudamos a comparação de uns contra os outros, eles lentamente se afastam da fase, e a correlação cai."

Ok, graficamente dá para ver isso. Mas o que isso quer dizer?

Que os resultados anteriores nada falam sobre os futuros?

Alguém poderia me ajudar?

4 respostas

Oi Romeu.

O principal objetivo de correlacionar os dados com eles mesmos é para enxergar sazonalidade. Uma repetição que sempre se repete nos dados. Aqui um exemplo de autocorrelação de uma série com muita sazonalidade https://datadotblog.files.wordpress.com/2018/07/seasonal_acf.png

Além disso, a autocorrelação de alguns tipos específicos de séries temporais gera uma figura que sempre tem a mesma cara. Isso você pode ver quando chegar nos demais cursos de séries temporais da plataforma.

Oi Allan, tudo bem?

Valeu pela resposta.

Entendi que consigo ver a sazonalidade. Então cada LAG do gráfico aqui, representa um mês no tempo? Já que os dados são mensais.

No gráfico que você mostrou, a sazonalidade é demonstrada em que durante um tempo a linha fica em um patamar e depois cresce?

solução!

Entendi que consigo ver a sazonalidade. Então cada LAG do gráfico aqui, representa um mês no tempo?

Quase isso. Cada LAG reprensenta um deslocamento da série temporal. Esse deslocamento é feito para cada amostra dos dados. Então vai precisar levar em conta se a série foi amostrada em horas, dias, meses ou anos.

No gráfico que você mostrou, a sazonalidade é demonstrada em que durante um tempo a linha fica em um patamar e depois cresce? Isso. Quando temos sazonalidade vamos ver valores altos de correlação em lags diferentes do lag 1.

Entendi, valeu Allan.

Agora tô ansioso para assistir essas aulas de estatística.

Muito obrigado pela força!