title: Función de autocorrelación parcial
text: # Función de autocorrelación parcial
  
  En el análisis de series de tiempo, la función de autocorrelación parcial (FAP) juega un papel importante en los análisis de datos dirigido a la identificación de la medida del desfase en un modelo autorregresivo. El uso de esta función se introdujo como parte de la metodología de Box-Jenkins,en la modelación de series temporales, donde mediante el trazado de las funciones de autocorrelación parciales se podría determinar los rezagos apropiados p en un modelo AR(p) o en uno ARIMA (p, d, q).
  
  ## Descripción
  
  Teniendo en cuenta una serie de tiempo $z_{t}$, la autocorrelación parcial de k rezagos, que se denota $\alpha (k)$, es la autocorrelación entre $z_{t}$ y $z_{t+k}$ con la dependencia lineal de $z_{t+1}$ hasta $z_{t+k-1}$ eliminada; equivalentemente, es la autocorrelación entre $z_{t}$ y $z_{t+k}$ que no se explica por retrasos de 1 a k − 1, inclusive.
  
      $\alpha (1)=\operatorname {Cor} (z_{t},z_{t+1})$
      $\alpha (k)=\operatorname {Cor} (z_{t+k}-P_{t,k}(z_{t+k}),\,z_{t}-P_{t,k}(z_{t})),{\text{ for }}k\geq 2,$
  
  donde $P_{t,k}(x)$ denota la proyección de x en el espacio abarcado por $z_{t+1},\dots ,z_{t+k-1}$ .
  
  Hay algoritmos, para los cuales estimación de la autocorrelación parcial basada en las autocorrelaciones muestrales. Ver (Box, Jenkins y Reinsel 2008) o (Brockwell y Davis, 2009) para los detalles matemáticos. Estos algoritmos se derivan de la relación teórica exacta entre la función de autocorrelación parcial y la función de autocorrelación.
  
  