问如何计算时间周期间的相关性

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您可以尝试使用互相关。

但是，您应该知道您有向量数据(开始，长度)，并且算法假设它们之间存在函数依赖关系。这取决于数据的语义，这个问题并不清楚。

哈哈！

一个更有用的链接，您目前的问题在这里。

这是数据的范围，还是仅仅是一个样本来给出结构的概念？

关于如何看待这件事.我很抱歉，如果在查看这个集合时，它对您当前的状态来说是多余的。

在比较这样的间隔时，有两个基本想法:绝对的或相对的。相对比较将忽略间隔数据的绝对时间，并查找在两个组中出现但不一定同时出现的重复结构或签名。绝对版本将考虑同时发生的事件是相关的，如果每周发生一些事情，如果将它们分开一年，这并不重要。您可以通过了解数据的来源来区分这些数据。

如果这是你对关联的决定所能得到的全部数据，它将归结为关于什么是“相关性”的一些假设。例如，如果您有一个特定的模型来描述正在发生的事情--例如，开始的时间，停止的时间(失败)模型，那么您可以评估在给定另一个序列时观察另一个序列的可能性。然而，如果没有更多的示例数据，你就不太可能得出任何确切的结论。

两组的第一个间隔几乎是相同的，所以它们对我所能想到的两组的任何相关度量都有很大的贡献。如果这个集合有一个随机模型，我预计许多模型会显示这两个观测结果，而“不太可能”就是因为这一点。

衡量“相似性”的一种方法是询问所涵盖的时间轴的哪一部分(可能将其概括为多个覆盖范围)，并在此基础上对这两组进行比较。

另一种可能是分配一个函数，为在这些事件的总体间隔中的任何特定一天发生的每个序列添加一个。这样，您就有了一个连续的函数，并对涵盖同一日期的多个事件进行了基本的描述。计算两组之间的相关性可能会给出结构相似性的建议，但同样需要更多的数据来得出任何结论。

好吧，那是有点杂乱无章。祝你的项目好运！