Autocorrélation et périodicité

Cette séance de cours couvre l'analyse des relations entre les observations dans les données de séries chronologiques, en se concentrant sur l'autocovariance, l'autocorrélation et la périodicité. Il explore le corrélogramme, le spectre de puissance et les corrélations croisées, illustrant comment interpréter les modèles dans les observations séquentielles. L'instructeur démontre le code R pour le calcul des coefficients d'autocorrélation et des corrélogrammes, soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents dans les données de séries chronologiques. En outre, la séance de cours discute du concept de corrélations fallacieuses et fournit des exemples pour mettre en garde contre une mauvaise interprétation. Les applications pratiques comprennent l'examen des relations entre des variables telles que la concentration d'ozone et l'intensité du rayonnement, mettant en évidence l'importance de la compréhension de l'autocorrélation dans l'analyse des données environnementales.