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fn_registry/python/functions/datascience/autocorrelation.md
T
egutierrez 5f4f1f7508 docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad
Añade campos params y output al frontmatter YAML de las 506 funciones del registry.
Cada parámetro tiene descripción semántica (qué representa, unidades, rango típico)
y cada función describe qué produce su output. Permite a agentes razonar sobre
cadenas de composición (ej: prices → log_return → sharpe_ratio) sin leer código.
2026-04-05 18:45:16 +02:00

1.0 KiB

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path
name kind lang domain version purity signature description tags uses_functions uses_types returns returns_optional error_type imports params output tested tests test_file_path file_path
autocorrelation function py datascience 1.0.0 pure def autocorrelation(data: list, lag: int) -> float Calcula la autocorrelacion de una serie temporal para un lag dado.
statistics
timeseries
correlation
python
false
name desc
data lista de valores numericos de una serie temporal (ej: precios diarios, cantidades de eventos)
name desc
lag numero de periodos para desplazar (ej: 1 para autocorrelacion con el valor anterior). Debe ser positivo.
coeficiente de autocorrelacion normalizado en rango [-1, 1]. 1.0=correlacion perfecta, 0.0=sin correlacion false
python/functions/datascience/datascience.py

Ejemplo

autocorrelation([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1], 1)
# ~0.489

Notas

Autocorrelacion normalizada por la varianza. Retorna 0.0 si lag es invalido o la varianza es cero.