¿Qué es la autocorrelación?

La autocorrelación generalmente ocurre en un conjunto de datos en el que se repiten los patrones. Los valores de variables similares, como el ingreso o los datos económicos, por ejemplo, a menudo están correlacionados entre sí. Los investigadores también pueden encontrar autocorrelación por accidente. A menudo aparece en estudios de economía, experimentos científicos que involucran procesamiento de señales, así como en óptica y grabación de música. Generalmente descrito junto con una serie de tiempo, el fenómeno comprende varios patrones que los investigadores usan para analizar o agrupar datos.

Generalmente hay sincronización entre las dos variables para que ocurra la autocorrelación. Un ejemplo es si el ingreso de una persona cambia y, al mismo tiempo, este flujo de efectivo puede alterar la forma en que otra persona o grupo gasta durante ese período. Los datos también pueden autocorrelacionarse si una huelga de una empresa o sindicato reduce la producción de trabajo de una vez, y la tendencia continúa en otro marco de tiempo medido. La autocorrelación parcial es a veces posible; puede haber un retraso si los datos se correlacionan dentro de una serie a lo largo del tiempo. La autocorrelación en serie es típicamente cuando el retraso ocurre entre diferentes datos en una serie de tiempo.

Los patrones que a menudo ocurren con la autocorrelación se pueden representar mediante los patrones de curvas en un gráfico. Estas curvas se pueden usar para reflejar una tendencia; esto a veces incluye patrones hacia arriba y hacia abajo que pueden ocurrir en ciclos. Los errores en los cálculos también pueden hacer que los datos se correlacionen por error, como si un investigador novato usa valores o variables incorrectos. El uso de extrapolación e interpolación de datos a veces los correlaciona, mientras que no hacerlo mantiene las variables separadas en relación con el tiempo.

La autocorrelación puede tener un valor positivo, especialmente si la tendencia en un patrón está subiendo. Las tendencias a la baja a menudo se reflejan en un valor negativo. Tales patrones a menudo se analizan en economía, pero también pueden aparecer en análisis matemáticos de pulsos de señal, campos electromagnéticos, así como en las diversas aplicaciones de la estadística. El fenómeno se usa a menudo en aplicaciones tan diversas como la medición de las posiciones de los átomos, así como el estudio de la distribución de galaxias en el universo.

La detección de autocorrelación se realiza típicamente usando la prueba de Durbin Watson. Una estadística se mide matemáticamente y si un valor está por encima o por debajo del de otra variable generalmente determina el resultado. Luego, los investigadores pueden determinar la pureza, y si se encuentra esta característica, el conjunto de datos a menudo se devuelve a su forma original para eliminar el fenómeno si es posible.