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Die partielle Autokorrelationsfunktion (PAKF, engl. PACF) ist wie die Autokovarianzfunktion und die Autokorrelationsfunktion ein Instrument, um Abhängigkeiten zwischen den Werten einer Zeitreihe zu unterschiedlichen Zeiten zu identifizieren. Die PAKF misst den linearen Zusammenhang zwischen und unter Ausschaltung des Einflusses der dazwischen liegenden Variablen.
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Bei autokorrelierten stationären Prozessen enthalten die Beobachtungen bis Informationen über den erwarteten Betrag und Vorzeichen der Größe (mit ). Die partielle Autokorrelation drückt dann die bedingte Information über die Ausprägung von aus, die man erhält, wenn man darüber hinaus , den Zustand des Prozesses zur Zeit , kennt.
Mithilfe dieser bedingten Betrachtung der PACF kann, im Gegensatz zur Autokorrelationsfunktion, die Ordnung eines Autoregressiver Prozesses direkt bestimmt werden.
Die formale Definition lautet bei zentrierten stationären Zeitreihen
Die Operation bezeichnet dabei die bedingte Korrelation, gebildet mit der bedingten Erwartungswerten und bedingten Varianzen
Die Funktion ist in symmetrisch und ihre Werte liegen im Intervall . Es gilt .
Beachte die bedingte Korrelation stimmt nur dann mit der partiellen Korrelation überein, falls die Zufallsvariablen multivariat normal verteilt, elliptisch verteilt, multivariat hypergeometrisch verteilt, multivariat negative hypergeometrische verteilt, multinomial verteilt oder Dirichlet verteilt sind[1].
Zur Bestimmung der PAKF gibt es verschiedene Verfahren:
Letztere Methode geht rekursiv vor. Mit ihr kann auch eine empirische PAKF (geschätzte PAKF) berechnet werden. Eine Approximation der Standardabweichung der empirischen PAKF ist mit der Quenouille-Approximation möglich:
.
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