相关检测算法

㈠ 什么是互相关检测法

那类算法就是互相关的，就是每个独立的运算单元个自计算自己与其他单元的关系，并从中得出结果，最后统一起来的方法。线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。

正相关：如果x,y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0。

|r|>0.95 存在显着性相关。

|r|≥0.8 高度相关。

0.5≤|r|<0.8 中度相关。

0.3≤|r|<0.5 低度相关。

|r|<0.3 关系极弱，认为不相关。

如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。

自相关的后果：

线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。

从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。