みなさん、こんにちは、
私の質問は、JMPのprewhitenプラットフォームの用語の意味を理解することです。
また、それがxがyを引き起こすかどうかをテストするために使用できる適切な伝達関数を決定するのに役立つ方法を理解しています。
JMPのprewhiten出力には、「Prewhiten Corr」、「Noise AutoCorr」、および「Noise Partial AutoCorr」という3つの異なるACFが表示されます。
Prewhiten Corr、Noise AutoCorr、Noise Partial AutoCorrとは何ですか？
事前白色化は、xのsarimaモデルの残差とフィルター処理されたy応答の間の相関関係にありますか？
Noise AutoCorrとNoise Partial AutoCorrは、yフィルタを適用した変数のノイズですか？
Noise AutoCorrとNoise Partial AutoCorrを使用して伝達関数のy sarima部分を指定し、prewhitenフェーズ中のx入力にsarimaモデルを使用しますか。
バックグラウンド：
私は、JMPの事前白色化ツールを利用して、2つの時系列変数のうちの一方がもう一方の時系列変数を「引き起こしている/変更している」かどうかを識別するのに役立ちます。
私のクラスはRを使用しています。我々は本質的にsarimaモデルをx 'input'時系列に当てはめて残差を保存します。
一方、y 'output'は、xにフィットするsarimaモデルに基づいてフィルタリングされます。
最後に、xのsarimaモデルの残差とフィルター処理されたyの関係をプロットします。
xの残差対フィルター処理されたyのグラフをどのようにして取得するのかを実際に把握しようとしています。
次に、xがyを引き起こすかどうかを判断します。
この件についてご協力いただきありがとうございます。
nopon649
