自相关,自相关、互相关，相关系数

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DW测试的局限性:(1)DW测试有两个不确定区域，一旦DW值落在这两个区域就无法判断。(2)DW检验不适用于随机误差项具有相关高阶序列的检验。(3)只适用于有常数项的回归模型，解释变量不能包含滞后的被解释变量。线性回归模型中随机误差项具有序列相关的原因是多方面的，但主要是由经济变量的特性、数据特性、变量选择和模型函数形式选择引起的。

它表明随机误差项之间没有相关性。根据从相关 相关查询到的数据可知，不存在自相关，也就是说随机误差项没有相关性。self 相关性质是指随机误差项的期望值之间存在相关关系，据说随机误差项之间存在自相关或序列相关，是1972年提出的。2、自 相关函数计算公式

from 相关计算函数的公式为R(τ)E 相关函数为/122描述信号X (t)和Y (t)(这两个信号可以是随机的，也可以是确定的)在任意两个不同时间t1和t2的值。self 相关函数用于刻画随机过程在任意两个不同时刻t1和t2的状态之间相关的程度，因此它是一种内在联系的度量，必须用tt1和t2处的二维概率密度函数来描述。self 相关函数(autocorr

1.相关函数是任意两个不同时刻信号x (s)和y (t)的值之间的相关度(这两个信号可以是随机的，也可以是确定的)。2.相关函数的定义在不同领域并不完全等价。在某些领域，self 相关函数相当于自协方差。From 相关，也称序列相关，是一个信号在不同时间点的互相关。非正式地说，它是两次观测之间时差的相似性的函数。

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在self 相关函数中，0的最大值来自相关，它是一种数学工具，用于找出重复模式(如被噪声覆盖的周期信号)或识别隐藏在信号谐波频率中的基频。相关函数可以解决很多实际问题，比如测距、噪声源判断、管道泄漏检测等，信号处理中常用的分析函数或一系列值，如时域信号cross 相关，是任意两个不同时刻t1和t2的随机信号X (t)和Y (t)的值之间的相关度。