正如标题所暗示的那样,我很难参考时间序列数据来区分相关矩阵和互相关矩阵。任何人都可以启发我吗?互相关使用滑动窗口来计算随时间的相关性而相关性与时间无关的唯一区别是什么?
根据维基百科,互相关是衡量两个系列的相似性,作为一个相对于另一个的位移的函数。也就是说,一个信号相对于另一个信号延迟,并计算两者之间的相关性,有点类似于自相关,但与另一个信号而不是自身相关。
正如标题所暗示的那样,我很难参考时间序列数据来区分相关矩阵和互相关矩阵。任何人都可以启发我吗?互相关使用滑动窗口来计算随时间的相关性而相关性与时间无关的唯一区别是什么?
根据维基百科,互相关是衡量两个系列的相似性,作为一个相对于另一个的位移的函数。也就是说,一个信号相对于另一个信号延迟,并计算两者之间的相关性,有点类似于自相关,但与另一个信号而不是自身相关。
在相关性方面,时间序列分析领域有几种类型。
互相关只是一种度量——它指的是一个信号与另一个信号的相关性。
但是,请记住,时间序列也可以是自相关的,即特定时间段的信号可以与之前的信号相关。因此,相关性不一定像您所说的那样与时间无关。
当您说一个信号相对于另一个信号延迟时,您指的是一个信号预计跟随另一个信号的时间段。例如,在雷暴期间,您将首先看到光,然后在 X 秒后听到雷声。然而,一个信号的互相关并不一定意味着格兰杰因果关系,即一个导致另一个,所以这仍然需要单独研究:互相关并不意味着格兰杰因果关系
您的问题有点宽泛,但希望这可以为您澄清一些要点。