Tính toán tương quan (và ý nghĩa của tương quan đã nói) giữa một cặp chuỗi thời gian

14

Tôi có hai chuỗi thời gian S và T. chúng có cùng tần số và cùng độ dài.

Tôi muốn tính toán (sử dụng R), mối tương quan giữa cặp này (tức là S và T), và cũng có thể tính toán tầm quan trọng của mối tương quan), vì vậy tôi có thể xác định liệu mối tương quan có phải là do tình cờ hay không.

Tôi muốn làm điều này trong R, và đang tìm kiếm con trỏ / khung xương để giúp tôi bắt đầu.

r time-series correlation

— biến thái
nguồn

3

Là chuỗi thời gian cả hai văn phòng phẩm? www.econ.ohio-state.edu/dejong/note1.pdf

— user603

@kwak: Không, cả hai đều KHÔNG ổn định.

— morpheous

Ở đây: stats.stackexchange.com/questions/1881/ Ấn Tôi đã đề xuất một phương pháp tiếp cận Monte Carlo để xác định giới hạn tin cậy. Ý tưởng là để làm điều này cho hai quá trình điểm, nhưng tôi đoán nó có thể dễ dàng thích nghi với tình huống của bạn.

— nico

5

Bạn có thể sử dụng hàm ccf để có được mối tương quan chéo, nhưng điều này sẽ chỉ cung cấp cho bạn một cốt truyện. Nếu các mối tương quan chéo ước tính nằm ngoài đường màu đỏ gạch ngang, thì bạn có thể kết luận rằng có một mối tương quan chéo có ý nghĩa thống kê. Nhưng tôi không biết về một gói với một bài kiểm tra đóng gói chính thức. Ví dụ từ tài liệu ccf:

require(graphics)

## Example from Venables & Ripley (Provided in  CCF help file)
ccf(mdeaths, fdeaths, ylab = "cross-correlation")

Lưu ý rằng câu hỏi kiểm tra ý nghĩa cũng được thảo luận ở đây .

— M. Tibbits
nguồn

1

Các áp phích khác đã lưu ý rằng văn phòng phẩm là quan trọng ở đây. Nếu cả hai loạt có xu hướng tăng tuyến tính (một loại không ổn định), chúng sẽ có mối tương quan - nhưng tất cả các mối tương quan có thể là do xu hướng chung, có thể hoặc không phải là điều chúng ta quan tâm.

— S. Kolassa - Tái lập Monica

4

Làm thế nào để bạn xác định mối tương quan cho chuỗi thời gian không cố định? Bạn có kế hoạch để có mối tương quan của các khác biệt hoặc chuỗi thời gian? Nếu không, tôi khuyên bạn nên tìm kiếm sự hợp nhất thay vì tương quan (cf Granger, v.v.)

— RockScience
nguồn