autocorrelation基础释义

自相关（函数）

autocorrelation的发音

英 [ˌɔːtəʊkəˈrekʃən] 美 [ˌɔːtəʊkəˈrekʃən]

autocorrelation的用法

自相关（函数）用于衡量时间序列数据点与其前一时间间隔内的自身值之间的相关性。

autocorrelation的相关词汇

时间序列

自相关

相关性

相关系数

翻译的音标

英 [ˌɔːtəʊkəˈrekʃən]：/ɔː/ /təʊ/ /kəˈrekʃən/

autocorrelation基础释义：自相关（函数）

发音：/ˌɔːtəʊkəˈrɛləʃən/

autocorrelation的用法：在统计学中，自相关（函数）是一种衡量一个变量自身在不同时间点上相关性的方法。

相关词汇：r相关系数、相关分析、回归分析、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数。

怎么记：根据发音记忆，注意区分与auto-相关的单词。

翻译基础释义和常见用法：自相关（函数）是指一个变量自身在不同时间点上的相关性。在时间序列分析中，我们通常会使用自相关（函数）来评估数据是否具有平稳性或趋势性。如果数据存在自相关（函数），那么我们可能需要使用差分或其他方法来消除这种相关性，以便更好地分析数据。

希望以上信息对您有帮助。如有其他疑问，欢迎继续提问。

autocorrelation 基础释义

自相关（在统计学中，自相关是指一个变量或一组变量的自身在不同时间点上的关系）

autocorrelation的发音

发音：/ˌɔːkəʊkəˈrɛlə/

autocorrelation的用法

在时间序列分析中，自相关是一个重要的概念，它可以帮助我们理解数据的变化模式。

相关词汇：时间序列、变化模式、分析、模式识别、周期性

怎么记

可以通过分解单词、联想记忆、结合例子等方式来记忆。可以想象一个自动计算相关性的机器或程序来帮助记忆。

翻译列举常见短语5条

1. 短期自相关性：指时间序列数据在未来观察值与当前观察值之间的相关性。

2. 长期自相关性：指时间序列数据在过去观察值与未来观察值之间的相关性。

3. 自回归模型：一种统计模型，用于描述时间序列数据的自相关性。

4. 滞后变量：在自相关分析中，滞后变量是指时间序列数据中过去的数据值。

5. 自相关系数：衡量时间序列数据自相关性大小的一个指标。

常见短语

1. 滞后指标：在自相关分析中，滞后指标是指时间序列数据中过去的数据值。

2. 自回归模型检验：用于检验时间序列数据是否具有自相关性的统计检验方法。

3. 偏自相关系数：衡量时间序列数据在不同滞后期之间的自相关性大小的指标。

4. 滚动窗口法：一种用于处理大规模时间序列数据的自相关分析方法。

5. 相关性分析：用于衡量两个变量之间关系的统计方法，包括皮尔森相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。

以上是关于autocorrelation的基础释义、用法、常见短语和相关词汇的介绍，希望能帮助到你。