Autocorelația apare de obicei într-un set de date în care tiparele se repetă. Valorile variabilelor similare, cum ar fi venitul sau datele economice, de exemplu, sunt adesea corelate între ele. Cercetătorii pot găsi, de asemenea, autocorelare accidentală. Apare adesea în studiile de economie, experimentele științifice care implică procesarea semnalului, precum și în optică și înregistrarea muzicii. Descris de obicei împreună cu o serie de timp, fenomenul cuprinde mai multe modele pe care cercetătorii le folosesc pentru a analiza sau grupa datele.
Există, de obicei, o sincronizare între cele două variabile pentru ca autocorelarea să apară. Un exemplu este dacă venitul unei persoane se modifică și, în același timp, acest flux de numerar poate modifica modul în care o altă persoană sau grup cheltuiește în acea perioadă. Datele pot fi, de asemenea, autocorelate dacă o grevă a unei companii sau a unui sindicat reduce volumul de muncă la un moment dat, iar tendința continuă într-un alt interval de timp măsurat. Autocorelarea parțială este uneori posibilă; poate exista un decalaj dacă datele sunt corelate într-o serie în timp. Autocorelarea în serie este de obicei atunci când decalajul are loc între diferite date dintr-o serie temporală.
Modelele care apar adesea cu autocorelare pot fi reprezentate prin modelele curbelor pe un grafic. Aceste curbe pot fi folosite pentru a reflecta o tendință; aceasta include uneori modele în sus și în jos care pot apărea în cicluri. Greșelile de calcul pot determina, de asemenea, corelarea eronată a datelor, cum ar fi dacă un cercetător începător folosește valori sau variabile greșite. Utilizarea extrapolării și interpolării datelor le corelează uneori, în timp ce nu face acest lucru păstrează variabilele separate în raport cu timpul.
Autocorelația poate avea o valoare pozitivă, mai ales dacă tendința într-un model se mișcă în sus. Tendințele descendente sunt adesea reflectate de o valoare negativă. Astfel de modele sunt adesea analizate în economie, dar pot apărea și în analizele matematice ale impulsurilor de semnal, câmpurilor electromagnetice, precum și în diverse aplicații ale statisticii. Fenomenul este adesea folosit în aplicații atât de diverse, cum ar fi măsurarea pozițiilor atomilor, precum și studierea distribuției galaxiilor în univers.
Detectarea autocorelației se realizează de obicei folosind testul Durbin Watson. O statistică este măsurată matematic și dacă o valoare este peste sau sub cea a unei alte variabile determină de obicei rezultatul. Cercetătorii pot determina apoi puritatea și, dacă se găsește această caracteristică, setul de date este adesea readus la forma sa originală pentru a elimina fenomenul, dacă este posibil.