juhuslikku protsessi keskväärtusse, dispersiooni ja autokorrelatsiooni funktsiooni hinnangutena. Kui aegread sisaldavad arengutendentsi, trendi, siis need karakteristikud on kindlasti suhteliselt väheinformatiivsed aegrea iseloomustamiseks, kuna nende väärtused sõltuvad oluliselt vaadeldava ajaperioodi pikkusest. Üheks oluliseks aegrea omaduse jaoks on aegrea väärtuse perioodil t sõltuvus varasemate perioodide väärtustest, millega on seotud sellega autokorrelatsioonikordaja. Vaadeldatakse iga paari esimest vaatlust kui üht muutujat ning teist vaatlust teise muutujana. Pärast seda me saame defineerida korrelatsioonikordaja näitajate t-1 y ja t y vahel vastavalt valemile ning seda nimetatakse 1. järgu autokorrelatsioonikordajaks. Esimest järgu autokorrelatsioonikordaja hindab järjestikuste vaatluste vahelist korrelatsiooni. Nii nagu tavalise korrelatsioonikordaja korral, jäävad ka autokorrelatsioonikordajate väärtused -1 ja 1 vahele
aegridade tasandamise kohta Aegreas sisalduva autokorrelatsiooni all mõeldakse seost ühe ja sama rea liikmete vahel ehk korrelatsiooni ridade ja nihutatud ridade vahel. Seega d-statistiku väärtus on alati suurem või võrdne nulliga (võrdus kehtib vaid siis, kui kõik jääkliikmed on võrdsed nulliga; see tuleneb jääkliikmete omadusest 1) ning väiksem või võrdne neljaga Seega saime ligikaudse seose d-statistiku ja esimest järku autokorrelatsioonikordaja vahel mille põhjal näeme, et kui mudelis autokorrelatsioon puudub (ehk autokorrelatsioonikordaja on nullilähedane), siis d-statistiku väärtus peaks tulema lähedane kahele. Lihtsaim aegridade tasandamise meetod on visuaalne tasandamine. Aegrida esitatakse sellisel juhul graafiliselt ning aegrea tunnuse väärtustes esinevat tendentsi hinnatakse visuaalselt (silma järgi). Kõige sagedamini tähendab see lihtsalt sirge paigutamist
Aegreas sisalduva autokorrelatsiooni all mõeldakse seost ühe ja sama rea liikmete vahel ehk korrelatsiooni ridade ja nihutatud ridade vahel. Seega d-statistiku väärtus on alati suurem või võrdne nulliga (võrdus kehtib vaid siis, kui kõik jääkliikmed on võrdsed nulliga; see tuleneb jääkliikmete omadusest 1) ning väiksem või võrdne neljaga Seega saime ligikaudse seose d-statistiku ja esimest järku autokorrelatsioonikordaja vahel mille põhjal näeme, et kui mudelis autokorrelatsioon puudub (ehk autokorrelatsioonikordaja on nullilähedane), siis d-statistiku väärtus peaks tulema lähedane kahele. Lihtsaim aegridade tasandamise meetod on visuaalne tasandamine. Aegrida esitatakse sellisel juhul graafiliselt ning aegrea tunnuse väärtustes esinevat tendentsi hinnatakse visuaalselt (silma järgi). Kõige sagedamini tähendab see lihtsalt sirge paigutamist
annaabi.ee 
