我有 2 个时间序列，我正在使用 ccf 来查找它们之间的互相关。
ccf(ts1, ts2) 列出了所有时滞的互相关。如何在不手动查看数据的情况下找到导致最大相关性的滞后？
【问题讨论】：
标签： r time-series correlation
因为 3 大于 4，所以我也尝试修改这个函数，这次是通过实现 here 的一个想法：
ccfmax <- function(a, b, e=0)
{
d <- ccf(a, b, plot = FALSE, lag.max = length(a)/2)
cor = d$acf[,,1]
abscor = abs(d$acf[,,1])
lag = d$lag[,,1]
res = data.frame(cor, lag)
absres = data.frame(abscor, lag)
maxcor = max(absres$abscor)
absres_max = res[which(absres$abscor >= maxcor-maxcor*e &
absres$abscor <= maxcor+maxcor*e),]
return(absres_max)
}
本质上是添加了一个“错误”术语，因此如果有多个接近最大值的值，它们都会被返回，例如：
ayy <- jitter(cos((1:360)/5), 100)
bee <- jitter(sin((1:360)/5), 100)
ccfmax(ayy, bee, 0.02)
cor lag
348 0.9778319 -8
349 0.9670333 -7
363 -0.9650827 7
364 -0.9763180 8
如果没有给 e 的值，则认为它为零，并且函数的行为就像发布的 nvogen 一样。
【讨论】：
我也修改了原始解决方案，以便循环函数并输出对应于索引字符向量 (x) 的值：
abs.max.ccf <- function(x,a,b) {
d <- ccf(a, b, plot=FALSE, lag.max=length(a)-5)
cor <- d$acf[,,1]
abscor <- abs(d$acf[,,1])
lag <- d$lag[,,1]
abs.cor.max <- abscor[which.max(abscor)]
abs.cor.max.lag <- lag[which.max(abscor)]
return(c(x, abs.cor.max, abs.cor.max.lag))
}
我删除了函数中的data.frame 部分，因为它不必要地慢。要遍历data.frame 中的每一列并将结果返回到新的data.frame，我使用这种方法：
max.ccf <- lapply(colnames(df), function(x) unlist(abs.max.ccf(x, df$y, df[x])))
max.ccf <- data.frame(do.call(rbind, max.ccf))
colnames(max.ccf) <- c('Index','Cor','Lag')
【讨论】：
我想我会重做上述函数，但让它找到返回原始相关性（正或负）的绝对最大相关性。我还（几乎）最大化了延迟的数量。
Find_Abs_Max_CCF<- function(a,b)
{
d <- ccf(a, b, plot = FALSE, lag.max = length(a)-5)
cor = d$acf[,,1]
abscor = abs(d$acf[,,1])
lag = d$lag[,,1]
res = data.frame(cor,lag)
absres = data.frame(abscor,lag)
absres_max = res[which.max(absres$abscor),]
return(absres_max)
}
【讨论】：
发布答案http://r.789695.n4.nabble.com/ccf-function-td2288257.html
Find_Max_CCF<- function(a,b)
{
d <- ccf(a, b, plot = FALSE)
cor = d$acf[,,1]
lag = d$lag[,,1]
res = data.frame(cor,lag)
res_max = res[which.max(res$cor),]
return(res_max)
}
【讨论】：