Autokorrelaatiofunktio

Autokorrelaatiofunktio, usein lyhennettynä ACF, on matemaattinen funktio, joka mittaa aikasarjan tai spatiaalisen datan samankaltaisuutta itsensä kanssa eri viiveillä tai etäisyyksillä. Yksinkertaisesti sanottuna se kertoo, kuinka paljon edelliset arvot ennustavat tulevia arvoja. Jos korkea arvo sarjassa todennäköisesti seuraa toista korkeaa arvoa, tai matala arvo matalaa arvoa, autokorrelaatio on positiivinen. Jos korkea arvo todennäköisesti seuraa matalaa arvoa ja päinvastoin, autokorrelaatio on negatiivinen. Nolla autokorrelaatio tarkoittaa, ettei aiempien arvojen ja tulevien arvojen välillä ole yhteyttä.

Autokorrelaatiofunktiota käytetään laajasti useilla aloilla, kuten taloustieteessä, signaalinkäsittelyssä ja meteorologiassa. Taloustieteessä sitä käytetään analysoimaan esimerkiksi osakekurssien tai inflaation käyttäytymistä. Signaalinkäsittelyssä se auttaa tunnistamaan toistuvia kuvioita signaaleissa, kuten ääniaalloissa. Meteorologiassa autokorrelaatiofunktiota voidaan käyttää ennustamaan tulevia lämpötiloja tai sademääriä aiempien havaintojen perusteella. ACF:n analyysi auttaa ymmärtämään datan rakennetta, tunnistamaan kausivaihteluita ja määrittämään sopivia aikasarjamalleja.