Correlación cruzada en estadísticas
La ecuación de correlación producto-momento de Pearson.
En estadística, una función de correlación cruzada (un tipo específico de función de correlación ) es una medida de asociación. Por ejemplo, el coeficiente de correlación más común, el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson (PPMC) , es una versión normalizada de una correlación cruzada. El PPMC da una medida de similitud temporal para dos series de tiempo .
Correlación cruzada en el procesamiento de señales
En el procesamiento de señales, la correlación cruzada es donde toma dos señales y produce una tercera señal. El método, que es básicamente una forma generalizada de correlación lineal «regular», es una forma de comparar objetivamente diferentes series de tiempo y le permite ver cómo coinciden dos señales y dónde se produce la mejor coincidencia. Se puede utilizar para crear tramas que pueden revelar secuencias ocultas.
El proceso básico implica:
- Calcular un coeficiente de correlación . El coeficiente es una medida de qué tan bien una serie predice la otra.
- Cambia la serie , creando un retraso. Repita los cálculos para el coeficiente de correlación.
- Repita los pasos 1 y 2. La cantidad de veces que repita el proceso dependerá de sus datos, pero a medida que aumenta el retraso, las posibles coincidencias disminuirán.
- Identifique el rezago con el coeficiente de correlación más alto. El rezago con el coeficiente de correlación más alto es donde las dos series coinciden mejor.
Diferencia entre correlación cruzada y autocorrelación
La correlación cruzada y la autocorrelación son muy similares, pero involucran diferentes tipos de correlación:
- La correlación cruzada ocurre cuando se correlacionan dos secuencias diferentes .
- La autocorrelación es la correlación entre dos de las mismas secuencias. En otras palabras, correlacionas una señal consigo misma.
Referencias
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