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问时间序列相关性
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Stack Overflow用户

提问于 2016-12-06 09:12:13

回答 1查看 275关注 0票数 1

我有两个时间序列

Time No_Incidents
1     3           45
2     4           64
3     5           69
4     6           79
5     7           73
6     8           23
7     9           12
8    10           12
9    11          108
10   12           79

Time No_Changes
1     3          1
2     4          5
3     5          3
4     6         10
5     7          8
6     8          7
7     9          1
8    10          1
9    11          7
10   12         10

我需要找到两个时间序列的相关性，以了解某些变化是否会导致事件尖峰。我尝试了R的ccf函数，发现与2 lags.If有显着的交叉相关。我想使用滞后图，R中是否有任何函数可以显示滞后图的交叉相关？

此外，尽管它显示了与lag=2负相关，这意味着更改会导致事件，但实际上，如果更改增加，事件就会减少，这是否有意义。

有没有办法研究这两个时间序列的相关性？

EN

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-06-14 16:58:22

对于这两个时间序列，提供这样的分析是有问题的，因为观察量真的很少。

y1 <- structure(list(DN = 1:10, Time = 3:12, No_Incidents = c(45L, 
64L, 69L, 79L, 73L, 23L, 12L, 12L, 108L, 79L)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -10L))

y2 <- structure(list(DN = 1:10, Time = 3:12, No_Changes = c(1L, 5L, 
3L, 10L, 8L, 7L, 1L, 1L, 7L, 10L)), class = "data.frame", row.names = 
c(NA, -10L))   

ts1 <- ts(y1$No_Incidents)
ts2 <- ts(y2$No_Changes)
acf(ts.union(ts1, ts2), ci = 0.99)

输出：

你可以看到，在置信度为99%的情况下，既没有交叉相关，也没有自动相关。因此，滞后=2的相关性在某种程度上是令人难以置信的。默认情况下，acf显示95%的置信度，因此可以偶然观察到5%的“显着”相关性。

票数 0

EN

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/40991600

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