自相关性

自相关性是指随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，称随机误差项之间存在自相关性（autocorrelation）或序列相关。

自相关就是数据与自身的相关性。我们不是测量两个随机变量之间的相关性，而是测量一个随机变量与自身变量之间的相关性。因此它被称为自相关。

对于时间序列，自相关是该时间序列在两个不同时间点上的相关性(也称为滞后)。也就是说我们是在用时间序列自身的某个滞后版本来预测它。

看了一部分资料，目前的理解就是，一个变量内部有其他的因素可以对它本身产生较强的导向作用，比如f（x）中的x对f的导向作用。

后期如果发现我判断失误再来修正。