Wykonałem wykres korelacji krzyżowej za pomocą pakietu prognoz.

Jest sporo opóźnień/sygnałów, które są znaczące i chcę się dowiedzieć, na jakim są one liczbie opóźnień, biorąc pod uwagę, że mój zakres wynosi od -120 do 120. Czy w prognozie jest jakaś funkcja, która stworzy dane wyjściowe, które sprawią, że lista mniej więcej taka: tu wpisz opis obrazu

W pakiecie tseries znajduje się równoważna funkcja o nazwie ccfvalues, ale uważam, że tseries nie jest tak elastyczna jak prognoza.

Oto kod wykresu:

Ccf(diff(Site1V2OxygenWoNA$Oxygen), diff(Site1V2TempWoNA$Temp), type = "correlation", calc.ci = TRUE, level = 95, lag.max = 118, plot = TRUE, na.action = na.interp, main = "Site 1 OT")

enter image description here

1
SecretBeach 20 grudzień 2018, 21:54

1 odpowiedź

Najlepsza odpowiedź

Tak, potrzebujesz elementu acf:

out <- ccf(diff(Site1V2OxygenWoNA$Oxygen), diff(Site1V2TempWoNA$Temp), type = "correlation", calc.ci = TRUE, level = 95, lag.max = 118, plot = TRUE, na.action = na.interp, main = "Site 1 OT")$acf[, , 1]
names(out) <- -floor(length(out) / 2):floor(length(out) / 2) # Adding lag names
1
Julius Vainora 20 grudzień 2018, 22:29