自相关系数标准差（自相关系数在线计算）-南京晰视电子——松下安防监控产品代理、三星安防监控产品代理、博世报警代理、亚安代理、安讯士代理、Computar镜头代理、HID门禁系统代理

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DurbinWatson统计量用来检验残差一阶自相关只能检验一阶不能检验高阶自相关，DW=sum（eps_t-eps_{t-1}）^2/sum（eps_t）^2约=2（1-r）。r表示相邻残差之间的相关系数。

先通过公式计算出DW值，再根据样本容量n和解释变量数目k查分布表，得到临界值dl和du，然后判断是否自相关。

残差序列估计相关系数的方法如下：简单相关系数：这个是统计中最常见的相关系数，也称作Pearson相关系数。

阶自相关性可以表示为：是满足回归模型基本要求的随机误差项。我们称之为p 阶自回归形式，或模型存在 p 阶自相关日如果回归没有序列相关性，则回归残差将随时间不相关，Durbin-Watson统计量的值将等于2(1-0)=2。

自相关系数计算公式是γ(t，s)=E(X-μ)(X-μ)，定义ρ(t，s)为时间序列{X}的自相关系数，简记为ACF。ρ(t，s)=γ(t，s)/(DX×DX)^0.5。其中，E表示数学期望，D表示方差。

常见的自相关系数有两种计算方式：直接计算和间接计算。直接计算法又分为样本自相关系数和总体自相关系数。

所以，平稳时间序列延迟k的自相关系数ACF等于：p(k)=r(t，t+k)/[(DX(t).DX(t+k))^0.5]=r(k)/σ2=r(k)/r(0)平稳AR(p)的自相关系数具有两个显著特征：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。

1、如果你是用Eviews软件进行时间序列分析的话，自相关图中的两条虚线就是表示两倍标准差。一般来说，如果图中表示自相关系数的条状方块始终在虚线以内的范围，可以初步认为是平稳的时间序列。

2、简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

3、标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。

4、截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为0的性质（比如AR的PACF）；拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质（比如AR的ACF）。

5、相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。 γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。

6、-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。

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