Funções de Autocorrelação e de Autocorrelação Parcial

A autocorrelação e a autocorrelação parcial são medidas de associação entre valores de séries atuais e anteriores e indicam quais valores de série anteriores são mais úteis para prever valores futuros. Com esse conhecimento, é possível determinar a ordem dos processos no modelo ARIMA. Mais especificamente,

• Função de autocorrelação (FAC). No lag k, esta é a correlação entre os valores de série que são intervalos k separados.
• Função de autocorrelação parcial (FACP). No lag k, esta é a correlação entre os valores de série que são intervalos k separados, considerando os valores entre os intervalos.

O eixo x do gráfico FAC indica o lag no qual a autocorrelação é calculada e o eixo y indica o valor da correlação (entre -1 e 1). Por exemplo, um aumento no lag 1 em um gráfico FAC indica uma forte correlação entre cada valor de série e o valor anterior, um aumento no lag 2 indica uma forte correlação entre cada valor e o valor que ocorre dois pontos antes, e assim por diante.

• Uma correlação positiva indica que grandes valores atuais correspondem aos valores grandes no lag especificado, e uma correlação negativa indica que grandes valores atuais correspondem aos valores pequenos no lag especificado.
• O valor absoluto de uma correlação é uma medida da força da associação, com valores absolutos maiores indicando relacionamentos mais fortes.