Comenzile aplicației, identificatorii foilor de lucru și valorile datelor demonstrative își păstrează forma originală. Capturile de ecran, graficele și fișierele de descărcat sunt în engleză. Exemplele științifice păstrează notația engleză originală: punct zecimal și virgulă pentru mii. Numerele și prețurile de prezentare folosesc formatul românesc.
Exemplu: temperatura orară a apei răcite
168 de observații: o citire de temperatură în fiecare oră, timp de șapte zile consecutive.
Descărcați datele de exemplu (CSV)Acesta este același exemplu ca în Help. Importați fișierul CSV pentru a urma pașii sau folosiți Open example in a practice copy din Help pentru a completa automat intrările.
1. Creați spațiul de lucru
În bara laterală, deschideți Basic Statistics și alegeți Autocorrelation. Creați o analiză, dați-i un nume, selectați New blank worksheet, apoi alegeți Create analysis.
2. Importați datele de exemplu
Descărcați fișierul CSV de mai sus și importați-l în foaia de lucru. Alegeți Comma ca separator de câmpuri, Dot ca separator zecimal și First row contains column names.
3. Atribuiți seria ordonată
În Inputs, atribuiți supply_temperature_c câmpului Time series. Păstrați cele 168 de citiri orare în ordinea înregistrată. Nu eliminați golurile interne și nu presupuneți că sortarea foii de lucru modifică ordinea analizei.
4. Configurați diagnosticele
Introduceți 0.05 în Significance level (α). Alegeți Default pentru Lag selection; starea ar trebui să indice 42 lags pentru 168 de observații. Deschideți Residual modeling și lăsați Fit a model and analyze residuals nebifat.
5. Rulați analiza
Alegeți Run analysis, apoi deschideți Results.
6. Interpretați rezultatele
Citiți axa decalajelor
Cele 168 de citiri au fost colectate orar, timp de șapte zile. Decalajul 1 compară ore vecine; decalajul 24 compară citiri la o zi distanță. Corelațiile măsoară asocierea liniară, nu o diferență de temperatură.
Căutați persistență și recurență
ACF la decalajul 1 este aproximativ 0.91, iar la decalajul 24 aproximativ 0.74. Ambele depășesc limitele de semnificație afișate. Temperaturile tind să rămână corelate între ore vecine, cu o asociere recurentă la o zi distanță. Examinați înregistrările zilnice de operare; graficul nu identifică o cauză fizică.
ACF a seriei Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Citiți corelațiile parțiale
La decalajul 2, ACF este aproximativ +0.77, în timp ce PACF este aproximativ −0.34 după luarea în considerare a decalajului 1. Asocierea brută la două ore și asocierea suplimentară după ajustare pot avea semne diferite. Comparați PACF cu limitele sale punctuale; această analiză nu ajustează niciun model de serie temporală.
PACF a seriei Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Citiți testul combinat
Până la decalajul 42, Q Ljung–Box este 2,246.90. Valoarea p extrem de mică este afișată ca 0 din cauza preciziei numerice, nu pentru că probabilitatea ar fi exact zero. Există dovezi puternice de dependență serială.
Țineți cont de dependență în analizele ulterioare
Păstrați succesiunea orară și luați în considerare dependența în următoarea analiză. Tratarea tuturor celor 168 de citiri ca independente poate supraestima dovezile disponibile. Aceste diagnostice nu stabilesc controlul sau capabilitatea procesului.
Mai multe detalii: citiți fiecare secțiune de rezultate
Tabelele complete de rezultate folosesc șase cifre semnificative, ca în Help.
Diagnostice de autocorelație ale seriei
Numărul de observații efective este 168, iar ultimul decalaj afișat / testat este 42. Alfa este 0.05, iar Selectarea lagurilor este Implicit. Versiunea de calcul identifică convențiile diagnosticului. Q Ljung–Box și valoarea sa p acumulează dovezi până la ultimul decalaj; interpretați un zero afișat ca limită a raportării numerice.
| Statistică | Valoare |
|---|---|
| Versiunea de calcul | 2 |
| Serie | Măsurători ordonate |
| Observații efective | 168 |
| α | 0.05 |
| Selectarea lagurilor | Implicit (orientare după mărimea eșantionului) |
| Laguri solicitate | Implicit |
| Ultimul lag afișat / testat | 42 |
| Q Ljung–Box | 2246.9 |
| Grade de libertate Ljung–Box | 42 |
| Valoare p Ljung–Box | 0 |
| Interpretare | Dovezi de autocorelație în serie până la lagul 42 (α = 0.05). |
Corelațiile seriei și Ljung–Box cumulativ
Decalajul este separarea în ore. ACF este corelația cu acea valoare anterioară; PACF ține cont de decalajele intermediare. ACF T este ACF împărțit la eroarea sa standard și testează un singur decalaj. LBQ, gradele de libertate LBQ și valoarea p LBQ reprezintă testul Ljung–Box cumulativ până la fiecare decalaj. Sunt afișate toate cele 42 de rânduri; decalajele ulterioare folosesc mai puține observații pereche.
ACF T testează un singur decalaj. LBQ și valoarea sa p combină decalajele de la 1 până la decalajul rândului.
| Decalaj | ACF | PACF | ACF T | LBQ | Grade de libertate LBQ | Valoarea p LBQ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.909726 | 0.909726 | 11.7914 | 141.535 | 1 | 1.22919e-32 |
| 2 | 0.769726 | -0.335709 | 6.12268 | 243.469 | 2 | 1.35295e-53 |
| 3 | 0.590476 | -0.257812 | 3.90555 | 303.82 | 3 | 1.48278e-65 |
| 4 | 0.392682 | -0.153431 | 2.3894 | 330.673 | 4 | 2.60783e-70 |
| 5 | 0.191901 | -0.112736 | 1.12992 | 337.125 | 5 | 1.03399e-70 |
| 6 | -0.0126268 | -0.192623 | -0.0737881 | 337.153 | 6 | 8.82606e-70 |
| 7 | -0.218903 | -0.237349 | -1.27918 | 345.654 | 7 | 1.04946e-70 |
| 8 | -0.404073 | -0.1235 | -2.33857 | 374.798 | 8 | 4.57796e-76 |
| 9 | -0.564829 | -0.172807 | -3.16745 | 432.104 | 9 | 1.91524e-87 |
| 10 | -0.692961 | -0.192586 | -3.67284 | 518.904 | 10 | 4.02031e-105 |
| 11 | -0.774349 | -0.13218 | -3.8097 | 627.98 | 11 | 1.44312e-127 |
| 12 | -0.797445 | -0.048621 | -3.62281 | 744.402 | 12 | 1.36661e-151 |
| 13 | -0.767302 | -0.0875804 | -3.24179 | 852.885 | 13 | 6.44296e-174 |
| 14 | -0.680068 | -0.0193745 | -2.70878 | 938.656 | 14 | 2.24161e-191 |
| 15 | -0.55157 | -0.0449476 | -2.10687 | 995.445 | 15 | 1.27574e-202 |
| 16 | -0.379982 | 0.0736759 | -1.41455 | 1022.57 | 16 | 1.64022e-207 |
| 17 | -0.181078 | 0.0576671 | -0.666207 | 1028.78 | 17 | 6.27864e-208 |
| 18 | 0.0264676 | 0.0296684 | 0.0971211 | 1028.91 | 18 | 4.64621e-207 |
| 19 | 0.2278 | 0.0428979 | 0.835849 | 1038.86 | 19 | 2.67704e-208 |
| 20 | 0.401449 | -0.027718 | 1.46692 | 1069.96 | 20 | 4.61875e-214 |
| 21 | 0.55164 | 0.0939007 | 1.99039 | 1129.08 | 21 | 8.27472e-226 |
| 22 | 0.664155 | 0.0343112 | 2.34177 | 1215.37 | 22 | 2.34917e-243 |
| 23 | 0.723244 | -0.0486439 | 2.47074 | 1318.39 | 23 | 1.75938e-264 |
| 24 | 0.736318 | 0.0384459 | 2.4287 | 1425.92 | 24 | 1.42531e-286 |
| 25 | 0.695007 | -0.0204701 | 2.21596 | 1522.4 | 25 | 2.65207e-306 |
| 26 | 0.60346 | -0.039452 | 1.87018 | 1595.64 | 26 | 0 |
| 27 | 0.482056 | 0.0689746 | 1.46378 | 1642.71 | 27 | 0 |
| 28 | 0.337829 | 0.0875217 | 1.01299 | 1665.99 | 28 | 0 |
| 29 | 0.178397 | 0.0782933 | 0.531689 | 1672.53 | 29 | 0 |
| 30 | 0.0149729 | 0.0729778 | 0.0445501 | 1672.58 | 30 | 0 |
| 31 | -0.166442 | -0.110348 | -0.495222 | 1678.35 | 31 | 0 |
| 32 | -0.348901 | -0.084198 | -1.03659 | 1703.91 | 32 | 0 |
| 33 | -0.505749 | -0.0176767 | -1.49306 | 1758.03 | 33 | 0 |
| 34 | -0.60323 | 0.185411 | -1.75767 | 1835.58 | 34 | 0 |
| 35 | -0.654539 | -0.0127267 | -1.87304 | 1927.58 | 35 | 0 |
| 36 | -0.653873 | 0.0128352 | -1.83325 | 2020.09 | 36 | 0 |
| 37 | -0.618623 | -0.0389209 | -1.70073 | 2103.52 | 37 | 0 |
| 38 | -0.549054 | -0.0347339 | -1.48413 | 2169.75 | 38 | 0 |
| 39 | -0.454397 | -0.0953556 | -1.21247 | 2215.46 | 39 | 0 |
| 40 | -0.327413 | 0.0175038 | -0.866095 | 2239.38 | 40 | 0 |
| 41 | -0.181502 | -0.00499547 | -0.477991 | 2246.79 | 41 | 0 |
| 42 | -0.0225211 | -0.0156713 | -0.0592295 | 2246.9 | 42 | 0 |
Metoda de calcul și alinierea seriei
Aceste rânduri înregistrează numitorul ACF bazat pe întreaga serie, recurența PACF, erorile standard Bartlett și limitele de semnificație t Student. Păstrați versiunea de calcul, ordinea foii de lucru și notele de aliniere când raportați un diagnostic. Modelarea reziduurilor este dezactivată.
| Statistică | Valoare |
|---|---|
| Estimator ACF | Media și numitorul pentru seria completă (fără ajustare) |
| Estimator PACF | Recurență Durbin–Levinson din aceeași ACF fără ajustare |
| Eroare standard ACF | Bartlett: √((1 + 2Σ ACF² anterioare) / n) |
| ACF T | ACF / eroare standard |
| Limite de semnificație | t Student × SE pentru ACF; t Student / √n pentru PACF |
| Grade de libertate t Student | 167 |
| Multiplicator t Student | 1.97427 |
| Ljung–Box | n(n + 2) Σ ACF(k)² / (n − k); probabilitate de supraviețuire chi-pătrat |
| Ajustarea gradelor de libertate pentru parametrii estimați | 0 |
| Primul rând original al foii de lucru | 1 |
| Ultimul rând original al foii de lucru | 168 |
| Celule goale inițiale excluse | 0 |
| Celule goale finale excluse | 0 |
Erorile standard și limitele de semnificație ale seriei
Fiecare rând de decalaj indică eroarea standard ACF și limitele sale de semnificație inferioară și superioară, precum și limitele inferioară și superioară PACF. Limitele ACF se modifică în funcție de decalaj, în timp ce limitele PACF sunt constante aici. Aceste limite punctuale nu sunt specificații de temperatură sau limite de control al procesului; examinarea multor decalaje poate produce semnalizări izolate.
| Decalaj | Eroarea standard ACF | Limita inferioară ACF | Limita superioară ACF | Limita inferioară PACF | Limita superioară PACF |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.0771517 | -0.152318 | 0.152318 | -0.152318 | 0.152318 |
| 2 | 0.125717 | -0.2482 | 0.2482 | -0.152318 | 0.152318 |
| 3 | 0.151189 | -0.298488 | 0.298488 | -0.152318 | 0.152318 |
| 4 | 0.164344 | -0.324459 | 0.324459 | -0.152318 | 0.152318 |
| 5 | 0.169837 | -0.335304 | 0.335304 | -0.152318 | 0.152318 |
| 6 | 0.171123 | -0.337842 | 0.337842 | -0.152318 | 0.152318 |
| 7 | 0.171128 | -0.337853 | 0.337853 | -0.152318 | 0.152318 |
| 8 | 0.172787 | -0.341128 | 0.341128 | -0.152318 | 0.152318 |
| 9 | 0.178323 | -0.352058 | 0.352058 | -0.152318 | 0.152318 |
| 10 | 0.188672 | -0.372489 | 0.372489 | -0.152318 | 0.152318 |
| 11 | 0.203258 | -0.401286 | 0.401286 | -0.152318 | 0.152318 |
| 12 | 0.220118 | -0.434573 | 0.434573 | -0.152318 | 0.152318 |
| 13 | 0.236691 | -0.467291 | 0.467291 | -0.152318 | 0.152318 |
| 14 | 0.25106 | -0.495661 | 0.495661 | -0.152318 | 0.152318 |
| 15 | 0.261796 | -0.516856 | 0.516856 | -0.152318 | 0.152318 |
| 16 | 0.268624 | -0.530337 | 0.530337 | -0.152318 | 0.152318 |
| 17 | 0.271805 | -0.536616 | 0.536616 | -0.152318 | 0.152318 |
| 18 | 0.272522 | -0.538032 | 0.538032 | -0.152318 | 0.152318 |
| 19 | 0.272537 | -0.538062 | 0.538062 | -0.152318 | 0.152318 |
| 20 | 0.273668 | -0.540295 | 0.540295 | -0.152318 | 0.152318 |
| 21 | 0.277151 | -0.547172 | 0.547172 | -0.152318 | 0.152318 |
| 22 | 0.283612 | -0.559926 | 0.559926 | -0.152318 | 0.152318 |
| 23 | 0.292723 | -0.577915 | 0.577915 | -0.152318 | 0.152318 |
| 24 | 0.303173 | -0.598546 | 0.598546 | -0.152318 | 0.152318 |
| 25 | 0.313637 | -0.619205 | 0.619205 | -0.152318 | 0.152318 |
| 26 | 0.322674 | -0.637047 | 0.637047 | -0.152318 | 0.152318 |
| 27 | 0.329324 | -0.650174 | 0.650174 | -0.152318 | 0.152318 |
| 28 | 0.333497 | -0.658414 | 0.658414 | -0.152318 | 0.152318 |
| 29 | 0.335528 | -0.662423 | 0.662423 | -0.152318 | 0.152318 |
| 30 | 0.336092 | -0.663537 | 0.663537 | -0.152318 | 0.152318 |
| 31 | 0.336096 | -0.663545 | 0.663545 | -0.152318 | 0.152318 |
| 32 | 0.336586 | -0.664513 | 0.664513 | -0.152318 | 0.152318 |
| 33 | 0.338732 | -0.66875 | 0.66875 | -0.152318 | 0.152318 |
| 34 | 0.343198 | -0.677565 | 0.677565 | -0.152318 | 0.152318 |
| 35 | 0.349452 | -0.689913 | 0.689913 | -0.152318 | 0.152318 |
| 36 | 0.356675 | -0.704173 | 0.704173 | -0.152318 | 0.152318 |
| 37 | 0.36374 | -0.718121 | 0.718121 | -0.152318 | 0.152318 |
| 38 | 0.36995 | -0.730381 | 0.730381 | -0.152318 | 0.152318 |
| 39 | 0.374769 | -0.739895 | 0.739895 | -0.152318 | 0.152318 |
| 40 | 0.378034 | -0.746341 | 0.746341 | -0.152318 | 0.152318 |
| 41 | 0.379718 | -0.749666 | 0.749666 | -0.152318 | 0.152318 |
| 42 | 0.380234 | -0.750685 | 0.750685 | -0.152318 | 0.152318 |
- Limitele descriu statisticile decalajelor individuale; nu sunt o bandă de încredere simultană pentru toate decalajele afișate.
Convenții de calcul
Versiunea de calcul 2: numitor ACF bazat pe întreaga serie, recurență ACF neajustată pentru PACF, erori standard Bartlett pentru ACF și limite de semnificație t Student. T evaluează un singur decalaj; Ljung–Box acumulează dovezi până la decalajul indicat. Aceste diagnostice nu stabilesc stabilitatea procesului sau adecvarea pentru SPC.
7. Creați un raport
Păstrați atât Series ACF, cât și Series PACF, toate rândurile de corelații și limite, diagnosticele seriei și notele privind metoda de calcul. Înregistrați intervalul orar și ordinea originală și păstrați avertismentele pentru utilizarea în producție privind dependența și interpretarea SPC.
Alegeți Add to report din analiza finalizată. Deschideți Choose individual items and advanced options pentru a selecta tabele și grafice, apoi alegeți Add to draft. Elementele ascunse rămân în analiza salvată.
Denumiți raportul și adăugați scopul studiului și interpretarea dumneavoastră. Alegeți Save, verificați Preview, apoi utilizați Export → Download HTML. Exemplul de mai jos conține întregul conținut selectat, inclusiv rezultatele care depășesc un singur ecran.