Обчислювальна кореляція (і значення зазначеної кореляції) між парою часових рядів

14

У мене два часові ряди S, і Т. вони мають однакову частоту і однакову довжину.

Я хотів би обчислити (використовуючи R), кореляцію між цією парою (тобто S і T), а також мати можливість обчислити значення кореляції), тому я можу визначити, чи відповідає кореляція випадковістю чи ні.

Я хотів би зробити це в R, і шукаю вказівники / скелетні рамки, щоб розпочати мене.

r time-series correlation

— морфний
джерело

3

Чи є часові ряди обома станційними? www.econ.ohio-state.edu/dejong/note1.pdf

— user603

@kwak: Ні, серії обидва НЕ стаціонарні.

— мертвий

Тут: stats.stackexchange.com/questions/1881/… Я пропонував підхід в Монте-Карло для визначення меж довіри. Ідея полягала в тому, щоб зробити це протягом двох точкових процесів, але я думаю, що це може бути легко адаптовано до вашої ситуації.

— nico

5

Ви можете використовувати функцію ccf, щоб отримати перехресну кореляцію, але це лише дасть змову. Якщо оцінені перехресні кореляції виходять за межі червоної лінії тире, то можна зробити висновок про наявність статистично значущої перехресної кореляції. Але я не знаю пакету з формально капсульованим тестом. Приклад із ccf doc:

require(graphics)

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

Зауважимо, що питання про тест на значимість також обговорюється тут .

— М. Тиббіт
джерело

1

Інші плакати відзначають, що тут важлива стаціонарність. Якщо обидві серії мають лінійну тенденцію вгору (один вид нестаціонарності), вони будуть співвіднесені - але все співвідношення може бути пов'язане із загальною тенденцією, яка може бути, а може і не бути

— тією,

4

Як ви визначаєте кореляцію для нестаціонарних часових рядів? Чи плануєте ви взяти співвідношення різниці або цих часових рядів? Якщо ні, я пропоную вам шукати коінтеграцію, а не кореляцію (пор. Грейнджер тощо).

— RockScience
джерело