Solucionado
Olá, gostaria de dar um exemplo, pra ver se entendi o funcionamento de uma correlação.
Tenhamos a seguinte série temporal: 10-15-25-40-50
A média é 28.
Para o Lag 1, temos: -18, -13, -3, 12, 22 e -18, -13, -3, 12, 22 Ai temos uma multiplicação: -18(-18) + (-3)(-3) etc...
Para o Lag 2, temos: -18, -13, -3, 12, 22 e 0, -18, -13, -3, 12
Assim até o Lag 5, e depois fazemos as médias dos lags e dividimos pela variância pra encontrar a correlação? Não sei se entendi muito bem :/
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Fala Vitor, como vai?
Esse é o caminho, porém vou resumir:
Uma série temporal é caracterizada por uma média constante E(xt) e correlação que depende apenas do tempo intervalo entre dois intervalos de tempo, mas independente do valor do intervalo de tempo.
Este tipo de covariância é a chave na análise de série temporal e é chamado de autocovariância ou autocorrelação quando normalizada para o intervalo de -1 a 1. A autocorrelação é, portanto, expressa como o momento de segunda ordem E(xt, xt + h) = g(h) que é uma função apenas do intervalo de tempo h e independente do índice de tempo real t.
Esta definição de autocorrelação garante que seja uma propriedade independente do tempo e, portanto, pode ser usada com segurança para fazer inferências sobre a realização futura da série temporal.
A autocorrelação é usada para verificar a aleatoriedade dos dados. Ajuda a identificar tipos de dados cujo período não é conhecido. Por exemplo, para os dados mensais, se houver um efeito sazonal regular, esperamos ver defasagens de pico massivas a cada 12 meses.
Fez sentido?