समय श्रृंखला की एक जोड़ी के बीच कम्प्यूटिंग सहसंबंध (और कहा सहसंबंध का महत्व)


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मेरे पास दो समय श्रृंखला एस है, और टी। उनकी आवृत्ति और समान लंबाई है।

मैं गणना करना चाहता हूं (आर का उपयोग करके), इस जोड़ी (यानी एस और टी) के बीच सहसंबंध, और सहसंबंध के महत्व की गणना करने में भी सक्षम है), इसलिए मैं यह निर्धारित कर सकता हूं कि सहसंबंध संभावना के कारण है या नहीं।

मैं आर में ऐसा करना चाहता हूं, और मुझे शुरू करने के लिए पॉइंटर्स / कंकाल ढांचे की तलाश कर रहा हूं।


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क्या समय श्रृंखला दोनों स्थिर हैं? www.econ.ohio-state.edu/dejong/note1.pdf
user603

@kwak: नहीं, श्रृंखला दोनों स्थिर नहीं हैं।
मध्यपूर्व

यहाँ: आंकड़े.stackexchange.com/questions/1881/… मैं विश्वास की सीमा निर्धारित करने के लिए मोंटे कार्लो दृष्टिकोण का प्रस्ताव कर रहा था। यह विचार दो बिंदु प्रक्रियाओं के लिए किया गया था, लेकिन मुझे लगता है कि यह आपकी स्थिति के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है।
निको

जवाबों:


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क्रॉस-सहसंबंध प्राप्त करने के लिए आप ccf फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन यह केवल आपको एक प्लॉट देगा। यदि अनुमानित क्रॉस सहसंबंध डैश रेड लाइन के बाहर आते हैं, तो आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण क्रॉस-सहसंबंध है। लेकिन मुझे औपचारिक रूप से एनकैप्सुलेटेड टेस्ट वाले पैकेज का पता नहीं है। Ccf doc से उदाहरण:

require(graphics)

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

ध्यान दें, कि महत्व परीक्षण के प्रश्न पर भी यहाँ चर्चा की गई है


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अन्य पोस्टरों ने उल्लेख किया है कि यहां स्टेशनरिटी महत्वपूर्ण है। यदि दोनों श्रृंखलाओं में एक रैखिक ऊपर की ओर प्रवृत्ति (एक प्रकार की गैरबराबरी) है, तो उन्हें सहसंबद्ध किया जाएगा - लेकिन सभी सहसंबंध सामान्य प्रवृत्ति के कारण हो सकते हैं, जो हम में रुचि रखते हैं या नहीं हो सकता है।
स्टीफन कोल्हान

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आप गैर स्थिर समय श्रृंखला के लिए सहसंबंध कैसे परिभाषित करते हैं? क्या आप अंतर या इन समय श्रृंखला के सहसंबंध को लेने की योजना बना रहे हैं? यदि नहीं, तो मेरा सुझाव है कि आप सहसंबंध के बजाय संयोग की तलाश करें (cf Granger etc ...)

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