দুটি সময়ের সিরিজের মধ্যে সম্পর্ক

Question

হুবহু একই আকারের দুটি টাইম সিরিজের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করার সবচেয়ে সহজ উপায় / পদ্ধতি কী? আমি গুণ এবং , এবং গুণন যোগ করার কথা । সুতরাং এই একক সংখ্যাটি যদি ইতিবাচক হয় তবে আমরা কি বলতে পারি যে এই দুটি সিরিজটি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত? আমি কিছু উদাহরণের কথা ভাবতে পারি তবে যেখানে লাইনগতভাবে অন্য এক দ্রুতগতিতে বাড়ানো সময়ের সিরিজের সাথে অন্যের কোনও সম্পর্ক থাকবে না, তবে উপরের গণনাটি তাদের পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত বলে প্রতিবেদন করবে।( y [ টি ] - μ ওয়াই$(x[t]-\mu_x)$$(y[t] - \mu_y)$

কোন চিন্তা?

Comments

আপনি কি কখনও ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক ফাংশন শুনেছেন - en.wikedia.org/wiki/Cross-crerelation#Time_series_analysis ?

— ম্যাক্রো

আপনার দুটি সময়ের সিরিজ হুবহু একই আকার। দেখুন stats.stackexchange.com/questions/3463/... যেমন অনুরূপ, বেশ, আপনার প্রশ্নের অনুরূপ না একই আকারের ও ফ্রিকোয়েন্সি দুটি সিরিজ সঙ্গে, যদিও তারা অ নিশ্চল হয়।

— এলি ক্যাসেলম্যান 24'12

Answer 1

ম্যাক্রোর পয়েন্টটি সময় সিরিজের মধ্যকার সম্পর্কের জন্য তুলনা করার সঠিক উপায়টি হ'ল ক্রস-সম্পর্ক সম্পর্কিত ফাংশন (ধরে নেওয়া স্টেশনারিটি)। একই দৈর্ঘ্য থাকা অপরিহার্য নয়। লেগ 0 এ ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক কেবল একই সময় পয়েন্টগুলিতে ডেটা যুক্ত করে পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক অনুমান করার মতো একটি পারস্পরিক সম্পর্ককে গণনা করে। যদি আপনি ধরে নিচ্ছেন ঠিক তার মতো দৈর্ঘ্য যদি আপনার থাকে তবে আপনার সঠিক টি জোড়া লাগবে যেখানে টি প্রতিটি সিরিজের সময় পয়েন্টের সংখ্যা। ল্যাগ 1 ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক 2 টি সিরিজের 1 টি টাইম টি-এর সাথে টাইম 2 এর সাথে মেলে 2 নোট করুন এখানে সিরিজ একই দৈর্ঘ্যের হলেও আপনি কেবল টি-টু জুটি হিসাবে প্রথম সিরিজের একটি পয়েন্টের সাথে কোনও মিল নেই এবং দ্বিতীয় সিরিজের অন্য একটি পয়েন্টের প্রথম থেকে কোনও মিল থাকবে না। এই দুটি সিরিজ দেওয়া আপনি কয়েকটি ল্যাগে ক্রস পারস্পরিক সম্পর্কের অনুমান করতে পারেন। ক্রস পারস্পরিক সম্পর্কগুলির কোনও যদি 0 থেকে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হয় তবে এটি দুটি সিরিজের মধ্যে একটি সম্পর্ককে নির্দেশ করবে।

Comments

হাই মাইকেল, "তাত্পর্যপূর্ণভাবে আলাদা" কি পরিমাণ নির্ধারণ করা সম্ভব - আমি কি শূন্য থেকে দূরে 1 বা 2 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে ব্যবহার করতে পারি?

— বিবিডিনসাইস 24'12

@ user423805 আমি 0 থেকে এটি পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথকভাবে পড়তে এটি পরিবর্তন করেছি For রীতিগতভাবে এর অর্থ আপনি নাল অনুমানটি পরীক্ষা করেন যে পারস্পরিক সম্পর্কটি শূন্য বনাম যে বিকল্পটি নয় এটি 0 নয় Then তারপরে পরীক্ষার পরিসংখ্যানের জন্য দ্বি-পার্শ্বের পি-মানটি গণনা করুন । সাধারণত পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য অর্থ পি-মান <= 0.05। কখনও কখনও অন্যান্য মানগুলি পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য (উদাহরণস্বরূপ 0.01) সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত হয়। বেশিরভাগ সময়ের সিরিজ সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলিতে একাধিক সময় সিরিজ অন্তর্ভুক্ত আপনার জন্য এই পরীক্ষাগুলি করতে পারে। আমাদের বন্ধু আইরিশস্ট্যাট অটোবক্স সম্পর্কিত এ সম্পর্কে কথা বলতে পারে।

— মাইকেল আর চেরনিক

শূন্য ও পার্সার পারের পারস্পরিক সম্পর্ক পৃথকীকরণের ক্ষেত্রে কি এমন ঘটনা রয়েছে?

— বাকাবুরগ

Answer 2

আপনি একটি অনুরূপ প্রশ্ন এবং আমার উত্তরটি দেখতে চাইছেন ভলিউম টাইমসিরিগুলি সংশোধন করে যা পরামর্শ দেয় যে আপনি ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করতে পারেন তবে তাদের মধ্যে পরীক্ষা করা বা স্বতঃস্ফূর্ততা বা নির্বিচারক কাঠামোর কারণে আলাদা রঙের (একটি ভিন্ন রঙের একটি সামুদ্রিক) ঘোড়া is সিরিজ।

Comments

যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে এর উত্তরে আপনি বলছেন যে টাইমসরিজের মধ্যে ক্রসক্রোলেশন অকেজো।

— বিবিডিনসিস

user423805 বেহুদা হতে পারে যদি না ডেটা উপযুক্ত প্রাপ্ত IID এই মত "সারস শিশুদের আনয়ন জে Neyman 1938 কৃত্রিম সিদ্ধান্তে সম্পর্কে ওপি আসল উদ্বেগ সরাসরি কথা বলে প্রাক ফিল্টার করা হয় en.wikipedia.org/wiki/... এবং amstat.org/about / পরিসংখ্যানবাদী ইতিহাস /… "ইত্যাদি (আমি কিছু উদাহরণের কথা ভাবতে পারি তবে যেখানে লাইনগতভাবে অন্য একটি তাত্পর্যপূর্ণ ক্রমবর্ধমান সময়ের সিরিজের সাথে অন্যের কোনও সম্পর্ক নেই, তবে উপরের

— গণনাটি

আমি মনে করি মুল বক্তব্যটি ক্রসক্রোরিলেশনগুলি বোঝার জন্য এই সিরিজটি স্থির হওয়া দরকার। যদি ফিল্টারিং প্রয়োজনীয় হয় তবে এটি সিরিজ স্টেশন মিসকেড করা (যেমন ডিফারেন্সিং বা seasonতুবিচ্ছিন্ন)। তবে একে অকেজো বলা ভুল to

— মাইকেল আর। চেরনিক

@ মিশেল আমি বলেছি যে অকেজো হতে হবে।

— আইরিশস্ট্যাট

@ আইরিশস্ট্যাট এটি একটি ভাল মন্তব্য ছিল এবং আমাকে আমার প্রশিক্ষণে ফিরে এসেছিল 1970 এর দশকে। তখন আমি মার্কিন সেনাবাহিনীতে আমার বেসামরিক কাজের জন্য টাইম সিরিজ / পূর্বাভাসের পদ্ধতিগুলি শিখছিলাম। আমরা সরবরাহ ডিপোতে ব্যবহৃত হচ্ছিল এমন সাবজেক্টিভ অনুমানের উপর নির্ভর করে historicalতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাসের উপায় হিসাবে ক্ষতিকারক স্মুথিং ব্যবহার করছি। কেউ আমাকে আরও সাধারণ এআরআইএমএ মডেলগুলি এবং বক্স এবং জেনকিনসের 1970-এর পাঠ্যটি দেখার জন্য দুর্দান্ত পরামর্শ দিয়েছিলেন এবং তাই টাইম সিরিজের প্রতি আমার আগ্রহ শুরু হয়েছিল যা আমার কেরিয়ারের অংশ হয়ে গেছে।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 3

এখানে কিছু আকর্ষণীয় জিনিস আছে

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

এটি আসলে আমার প্রয়োজন ছিল। বাস্তবায়ন এবং ব্যাখ্যা সহজ।

Comments

-1 আমি এই উত্তরগুলি কী সংগ্রহ করতে পারি তা থেকে কেবলমাত্র স্ট্যান্ডার্ড পিয়ারসন পণ্য-মুহুর্তের সম্পর্ক সম্পর্কিত are যখন দুটি সময়ের সিরিজে প্রয়োগ করা হয়, আদর্শ পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্কটি অযৌক্তিক ফলাফল দেয়! আপনি যদি এই পরামর্শগুলি অনুসরণ করেন তবে আপনি যা করেন তা হ'ল পরিসংখ্যানের নিদর্শনগুলি তৈরি করা। উদাহরণস্বরূপ math.mcgill.ca/dstephens/OldCourses/204-2007/Handouts/…

— মোমো