estadística

función de autocorrelación

Cómo una señal se asemeja a sí misma tras un retraso; revela periodos y tiempos de correlación.
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Descripción

La función de autocorrelación mide cómo una señal se correlaciona consigo misma en diferentes desfases temporales. Para una serie temporal, cuantifica la similitud entre la señal y una copia retrasada de sí misma. Una alta autocorrelación en un desfase particular indica que la señal se repite con ese periodo, mientras que una lenta disminución de la autocorrelación con el desfase revela el tiempo de correlación característico del proceso. Es una herramienta fundamental para analizar procesos aleatorios, detectar periodicidades y estimar la memoria de un sistema.

Historia

El concepto fue introducido por G. Udny Yule en la década de 1920 en el contexto del análisis de series temporales, y posteriormente fue formalizado por Norbert Wiener y otros en la década de 1940.

Cómo funciona

Para una serie temporal discreta, la autocorrelación en el desfase k se calcula tomando el producto de la señal en el tiempo t y en el tiempo t+k, promediando sobre todos los t y normalizando por la varianza. El resultado es una función que comienza en 1 para desfase cero (correlación perfecta) y típicamente decae a cero para desfases grandes si la señal es aleatoria. Las señales periódicas producen picos en desfases iguales a su periodo, mientras que el ruido produce una caída brusca a cero. La función de autocorrelación es también la transformada de Fourier del espectro de potencia, vinculando los análisis en el dominio del tiempo y de la frecuencia.

En la práctica

Se utiliza para estimar el tiempo de correlación de flujos turbulentos, detectar señales periódicas en datos ruidosos y validar la aleatoriedad de secuencias generadas en simulaciones de Monte Carlo.

Dato curioso

La función de autocorrelación de una onda sinusoidal pura es una onda coseno de la misma frecuencia, por lo que puede revelar periodicidades ocultas incluso cuando la señal está enterrada en ruido.

Concept graph →

Fórmulas

$$\tau = \int_{0}^{\infty} C(t) \, dt$$
The correlation time equals the integral of the autocorrelation function.
Qué hay en la fórmula
\tauvariableintegral autocorrelation time — autocorrelation time second
C(t)variableautocorrelation function — función de autocorrelación
tvariabletime lag — tiempo second
\int_{0}^{\infty}operadorintegration from zero to infinity — definite integral

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