eaglecn
如果两个序列相似(当然不是完全相同),有什么办法找到他们之间的关系?
比如, 这种关系可能表示成:A=c(B-D1)+D2之类.
可以说是将一个序列归约到另一个序列上去.
herryzl
线性回归?
yihui
从统计上来说,“相似”已经是很好的关系了;如果你要找类似于A=B+C这样的确定关系,那是数学方程。
时间序列本来就是随机序列,那么必然没有确定性关系,如楼上说说,你可以先做简单的回归,然后可以接着分析残差的性质,也许会发现存在自相关或者异方差,那么进一步可以考虑向量自回归(VAR)或者ARCH之类的时间序列模型,等等,只要你愿意,你可以把简单的问题做得很复杂。但无论如何都要记住,复杂都不是目的。
rtist
I think the first check is probably almost always to look at the cross correlation.
Formulating a model to describe data could potentially be helpful in _understanding_ the data generating process, but this has nothing to do with proving the data generating process _being_ the model we conceptualized.
eaglecn
我想正如楼上所说,是想找出这个产生过程. 即知道这个过程在不同规模下产生的时间序列, (因为是同一过程,可以认为是相似的,), 找出时间序列的值, 同一个系统规模的关系.
同意楼上的意见:这不同证明得出的产生过程和模型一致, 那么怎样才能做到这一点呢?
eaglecn
只是想找出一个粗略的关系,所以想到用线性函数的方式来描述两个序列的关系.
比如,假设A和B趋势都是恒定值D(A),D(B), 其周期性和分别为C(A)和C(B), 且C(A)和C(B)有相似的,我的想法是用一个因子(比如A和B的均值)作为变量,来发现它和表过时间序列的特征值的关系.不知这样是否可以呢?(对统计来讲是个门外汉,可能很外行,见笑了;-()
另外除了线性函数, 还有其它方法来描述这种关系吗?
统计剑侠
“四星定位方法”可以容易发现时间序列的关系。
eaglecn
能否具体说说?谢谢
统计剑侠
1.您提到的好象是不同时间序列之间的“协整关系”。
2.“四星定位方法”,我现在想法也还不成熟。等成熟以后我会和您商量。
eaglecn
看了文献后,知道,这就是在scale-shift变换下, 相似性搜索问题.有不少的算法可以解决