Ciao a tutti,
La mia domanda riguarda la comprensione di cosa significhi la terminologia nella piattaforma di jewhiten di JMP.
Inoltre, capire come questo mi aiuta a determinare una funzione di trasferimento appropriata che posso usare per verificare se x causa y.
L'output di prewhiten di JMP mostra tre diversi ACF con l'etichetta "Prewhiten Corr", "Noise AutoCorr" e "Noise Partial AutoCorr".
A cosa si riferisce Prewhiten Corr, Noise AutoCorr e Noise Partial AutoCorr?
Il prewhiten è correla la correlazione tra i residui del modello di sarima di x e la risposta filtrata y?
Is Noise AutoCorr & Noise Parziale AutoCorr il rumore della variabile y filtrata?
Uso il Noise AutoCorr & Noise AutoCorr parziale per specificare la parte y sarima della funzione di trasferimento e utilizzare il modello di sarima per l'ingresso x durante la fase di pre-hit?
Sfondo:
Sono interessato a utilizzare gli strumenti di pre-pubblicazione di JMP per identificare se una delle due variabili di serie temporali sta "causando / modificando" l'altra variabile di serie storica.
La mia classe sta usando R. Ci adattiamo essenzialmente al modello di sarima alle serie temporali x 'input' e salviamo i residui.
Nel frattempo, la 'uscita' viene filtrata in base al modello di sarima adattato a x.
Infine, tracciamo i residauls del modello di sarima di x rispetto al y filtrato.
Sto davvero cercando di capire come ottenere questo grafico dei residui della x rispetto a y filtrati.
Quindi, determinare se x causa y.
Grazie in anticipo per il vostro aiuto in questa materia,
nopon649
