Komputasi korelasi (dan signifikansi korelasi tersebut) antara sepasang deret waktu

14

Saya memiliki dua seri waktu S, dan T. mereka memiliki frekuensi dan panjang yang sama.

Saya ingin menghitung (menggunakan R), korelasi antara pasangan ini (yaitu S dan T), dan juga dapat menghitung signifikansi korelasi tersebut, sehingga saya dapat menentukan apakah korelasinya karena kebetulan atau tidak.

Saya ingin melakukan ini di R, dan saya sedang mencari pointer / kerangka kerangka untuk memulai.

r time-series correlation morf
sumber
3
Apakah deret waktu keduanya stasioner? www.econ.ohio-state.edu/dejong/note1.pdf
user603
@ kwak: Tidak, seri keduanya TIDAK stasioner.
morf
Di sini: stats.stackexchange.com/questions/1881/... Saya mengusulkan pendekatan Monte Carlo untuk menentukan batas kepercayaan. Idenya adalah melakukan ini untuk dua proses poin, tapi saya kira itu bisa dengan mudah disesuaikan untuk situasi Anda.
nico

Jawaban:

5

Anda dapat menggunakan fungsi ccf untuk mendapatkan korelasi silang, tetapi ini hanya akan memberi Anda plot. Jika estimasi korelasi silang berada di luar garis merah garis putus, maka Anda dapat menyimpulkan bahwa ada korelasi silang yang signifikan secara statistik. Tapi saya tidak tahu paket dengan tes yang dienkapsulasi secara resmi. Contoh dari ccf doc:

require(graphics)

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

Perhatikan, bahwa soal uji signifikansi juga dibahas di sini .

M. Tibbits
sumber
1
Poster lain telah mencatat bahwa stasioneritas penting di sini. Jika kedua seri memiliki tren linier ke atas (satu jenis nonstasioner), mereka akan dikorelasikan - tetapi semua korelasinya mungkin karena tren umum, yang mungkin atau mungkin tidak sesuai dengan minat kita.
Stephan Kolassa
4

Bagaimana Anda mendefinisikan korelasi untuk deret waktu non stasioner? Apakah Anda berencana untuk mengambil korelasi beda atau rangkaian waktu ini? Jika tidak, saya sarankan Anda mencari kointegrasi daripada korelasi (cf Granger dll ...)

RockScience
sumber