导读 在统计学的世界里，有两个概念非常重要：相关性和自相关性。它们像是数据之间的隐形纽带，帮助我们理解变量间的联系。相关性（corrrelation...
在统计学的世界里，有两个概念非常重要：相关性和自相关性。它们像是数据之间的隐形纽带，帮助我们理解变量间的联系。相关性（corrrelation）是指两个变量之间是否存在某种关联，就像朋友之间的默契一样。当一个变量增加时，另一个也跟着变化，这就是正相关；反之，则是负相关。箭头 ↔️ 可以很好地表示这种关系。
而自相关性（autocorrelation）则更有趣，它指的是同一个变量在不同时间点之间的关系，仿佛时间赋予了数据一种记忆能力。例如，在股票市场中，今天的收盘价可能与昨天的密切相关。用符号 ρ 表示这种滞后关系，就像是时间线上的接力棒，一环扣一环。通过分析自相关图 acf 和偏自相关图 pacf，我们可以发现隐藏的时间模式，从而为预测未来提供线索。
无论是相关性还是自相关性，都是洞察数据本质的重要工具。掌握它们，就像拥有了透视世界的隐形眼镜！🧐