Reporte Usos de la correlación y autocorrelación
Enviado por fatima1620 • 8 de Febrero de 2021 • Resumen • 319 Palabras (2 Páginas) • 192 Visitas
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Reporte
Usos de la correlación y autocorrelación
La correlación se utiliza para describir la relación lineal entre dos variables continuas por ejemplo la altura y el peso, en general la correlación tiende a usarse cuando hay variable de respuesta identificada, mide la fuerza cualitativamente y dirección de la relación lineal entre dos o más variables. El coeficiente de correlación se mide la fuerza de la asociación lineal entre dos variables que puede ser utilizado para estimar la correlación poblacional.
La autocorrelación es una representación matemática del grado de similitud entre una serie de tiempo dada y una versión retrasada de si misma en intervalos de tiempo sucesivos, es lo mismo que calcular la correlación entre dos series de tiempo diferentes, excepto que la autocorrelación usa la misma serie de tiempo dos veces, la primera en su forma original y la segunda retrasada uno o más periodos de tiempo.
La correlación y la autocorrelación se utilizan comúnmente para medir la similitud de señales especialmente para el reconocimiento y para detención de señales, ejemplo: autocorrelación utilizada para extraer señales de radar. Ejemplo de correlación se utiliza para establecer la sincronización del símbolo o comparar una señal entre la secuencia de bits, también se utiliza para analizar patrones fractales.
Realización de pronósticos por medio de promedios móviles y suavizamiento
Método de promediado si una seri de tiempo es generada por un proceso constante sujeto a error aleatorio entonces la media es una estadística útil y puede usarse como pronóstico para el siguiente periodo, los métodos de promediado son adecuados para datos de serie de tiempo estacionarias donde la seria está en equilibrio alrededor de un valor constante con una variación constante con el tiempo.
Métodos de suavizado exponencial, es el más simple donde solo se necesita estimar un parámetro, utiliza dos parámetros diferentes y permite pronosticar series con tendencia, el método de winters implica tres parámetros de suavizado para suavizar los datos de tendencia y el índice estacional.
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