두 시계열의 상관

정확히 같은 크기의 두 시계열 간의 상관 관계를 계산하는 가장 쉬운 방법 / 방법은 무엇입니까? 나는 와 곱하고 곱셈을 더하는 것을 생각했습니다. 이 단일 숫자가 양수라면이 두 계열이 서로 연관되어 있다고 말할 수 있습니까? 그러나 선형 적으로 다른 지수로 증가하는 시계열이 서로 관련이없는 몇 가지 예를 생각할 수 있지만 위의 계산은 서로 관련이 있다고보고합니다.( Y [ t ] - μ Y$(x[t]-\mu_x)$$(y[t] - \mu_y)$

이견있는 사람?

매크로의 요점은 시계열 간의 관계를 비교하는 올바른 방법이 맞습니다 (교차 상관 가정). 길이가 같을 필요는 없습니다. 지연 시간 0에서의 교차 상관은 동일한 시점에서 데이터를 페어링하는 Pearson 상관 추정과 같은 상관 관계를 계산합니다. 그들이 가정 한 것과 같은 길이를 가지고 있다면, 정확한 T 쌍을 가지게됩니다. 여기서 T는 각 시리즈의 시점 수입니다. 지연 1 교차 상관은 시리즈 1의 시간 t와 시리즈 2의 시간 t + 1을 일치시킵니다. 여기서 시리즈의 길이가 동일하더라도 첫 번째 시리즈의 한 점이 두 번째 시리즈의 일치하지 않으므로 T-2 쌍만 있습니다. 두 번째 시리즈의 다른 지점은 첫 번째 지점과 일치하지 않습니다. 이 두 계열을 고려하면 몇 시차에서 교차 상관을 추정 할 수 있습니다. 교차 상관이 0과 통계적으로 유의하게 다른 경우 두 계열 간의 상관을 나타냅니다.

당신은 비슷한 질문과 내 대답을 볼 수 있습니다. 상관 상관 관계 를 계산할 수 있음을 제안하는 볼륨 시계열 상관 관계가 있지만 테스트는 자동 회귀 또는 결정적 구조 중 하나 때문에 다른 색상의 말 (다른 색조의 말)입니다 시리즈.

여기 흥미로운 것들이 있습니다

/programming/3949226/calculating-pearson-correlation-and-significance-in-python

이것은 실제로 내가 필요한 것입니다. 구현 및 설명이 간단합니다.