は、無相関データセットの要素ですか？ - 異なる時点（すなわち、時系列データ）で得られた観測データからなるデータセットのダミー

異なる時点で観測されたデータセット（つまり、 時系列データ ）、観測が相互に関連しているかどうかを判断することが重要です。これは、時系列データをモデル化するための多くの技術が、データが互いに無相関である（独立している）という仮定に基づいているためです。

データが相互に無相関であるかどうかを見るために使用できる1つのグラフィカル手法は、自己相関関数です。自己相関関数は、異なるラグを有する時系列における観測間の相関を示す。例えば、ラグ1の観測値間の相関は、個々の観測値とその以前の値との間の相関を指す。 <！この数値は、2013年のExxonMobilの1日の返品に対する自己相関関数を示しています。 2013年に毎日ExxonMobilの在庫に返される自己相関関数。

自己相関関数の各「スパイク」は、所与の遅れをともなう観測の間。

ラグ0の自己相関は、常に観測値との相関を表しているため、常に1になります。

<！グラフ上の破線は、信頼区間の下限と上限を表している。スパイクが信頼区間の上限を超えて上昇するか、または信頼区間の下限を下回る場合、その遅れに対する相関が0ではないことが示される。これは、データセット。この場合、統計的に有意なスパイクが1つしかない（ラグ8）。このスパイクは、ExxonMobilリターンが独立している可能性があることを示しています。より正式な統計的検定は、それが真であるかどうかを示す。