안녕 모두,
제 질문은 JMP의 프리 화이트 플랫폼에서 용어가 무엇인지 이해하는 것과 관련이 있습니다.
또한 x가 y를 일으키는 지 여부를 테스트하는 데 사용할 수있는 적절한 전달 함수를 결정하는 데 도움이되는 방법을 이해합니다.
JMP의 프리 화이트 출력에는 "Prewhiten Corr", "Noise AutoCorr"및 "Noise Partial AutoCorr"이라는 세 가지 ACF가 표시됩니다.
Prewhiten Corr, Noise AutoCorr 및 Noise Partial AutoCorr이란 무엇입니까?
prewhiten corr은 x의 sarima 모델의 나머지와 필터링 된 y 응답의 상관 관계입니까?
Noise AutoCorr & Noise AutoCorr는 필터링 된 변수의 노이즈입니까?
Noise AutoCorr & Noise Partial AutoCorr를 사용하여 전달 함수의 y sarima 부분을 지정하고 prewhiten 단계 동안 x 입력에 sarima 모델을 사용합니까?
배경:
JMP의 프리 화이트닝 툴을 사용하여 두 개의 시계열 변수 중 하나가 다른 시계열 변수를 '일으키고 / 변경'하는지 식별하는 데 관심이 있습니다.
우리 수업은 R을 사용하고 있습니다. 우리는 본질적으로 sarima 모델을 x 'input'시계열에 맞추고 잔차를 저장합니다.
한편 y 출력은 x에 맞는 sarima 모델을 기반으로 필터링됩니다.
마지막으로, 우리는 x의 sarima 모델 대 residauls 대 필터링 된 y를 플로팅합니다.
나는 실제로 x의 잔차 대 필터링 된 y의 그래프를 어떻게 얻을 수 있는지 알아 내려고 노력 중이다.
그런 다음 x가 y를 야기하는지 확인하십시오.
이 문제에 대한 귀하의 도움에 미리 감사드립니다.
nopon649
