Методы имитационного и интеллектуального моделирования

68 2) коэффициент автокорреляции уровней ряда второго по - рядка : 3 2 4 3 2 2 2 3 2 4 3 3 ( )( ) ( ) ( ) n i i i n n i i i i x x x x r x x x x − = − = = − − = − −    , 3 3 1 2 n i i x x n = = −  , 4 2 3 1 2 n i i x x n − = = −  и т . д . Число периодов , по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции , называют лагом . С увеличением лага число пар значений , по которым рассчитывается коэффициент автокорреля - ции , уменьшается . Считается целесообразным для обеспечения статистической достоверности коэффициентов автокорреляции ис - пользовать следующее правило : максимальный лаг должен быть не больше величины 4 n , где n число элементов ряда . Если рассчитать коэффициенты автокорреляции для каждого сдвига , то получим последовательность коэффициентов , называе - мую автокорреляционной функцией ( АКФ ). Результаты расчета АКФ приведены в табл . 4.3. Таблица 4.3 k 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 r k 1 0,87 0,86 0,84 0,79 0,71 0,64 0,53 0,02 0 0 Из таблицы видно , что наблюдается высокая степень корре - ляции 0 8 k r , > при сдвиге менее чем на четыре временных отсчета и умеренная при сдвиге на пять - семь отсчетов . При сдвиге более чем на семь отсчетов коэффициент корреляции падает . Это объяс - няется следующим образом . Значения ряда , расположенные близко друг к другу , имеют высокую степень взаимной зависимости , что обеспечивает высокий коэффициент автокорреляции при малом сдвиге ( в пределах четырех отсчетов ). По мере удаления значений