Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

Вид выборочной автокорреляционной функции тесно связан со структурой ряда. Автокорреляционная функция для «белого шума», при к > О, такясе образует стационарный временной ряд со средним значением 0. Для стационарного ряда АКФ быстро убывает с ростом к. При наличии отчетливого тренда автокорреляционная функция приобретает характерный вид очень медленно спадающей кривой. В случае выраженной сезонности в графике АКФ таюке присутствуют выбросы для запаздываний, кратных периоду сезон­ ности, но эти выбросы могут быть завуалированы присутствием тренда или большой дисперсией случайной компоненты. 3.5. Методика решения задачи п р и использовании автокорреляции Во многих практических приложениях необходимы генерато­ ры (псевдо) случайных чисел, например для генерации секретных криптографических ключей [10]. Стандартные генераторы случай­ ных чисел, входящие в состав библиотек многих языков програм­ мирования и прикладных программ, генерируют статистически случайные (псевдослучайные) последовательности чисел. Однако далеко не всегда они подходят для нужд криптографов и им важно убедиться в том, что используемый генератор положительно про­ ходит автокорреляционный тест [10]. Данный тест основан на том, что в идеальной случайной последовательности нет (либо мало) повторяющихся подпоследовательностей. Задача 2. Протестировать генераторы псевдослучайных по­ следовательностей. Получить последовательности длины N = 1000 в программе Генератор.ехе по определенному методу. Сохранить в файле Autocor.sta. Рассчитать коэффициенты автокорреляции и значение стандартной ошибки автокорреляционной функции. По­ строить графики автокорреляций. 92