Hola a todos,
Mi pregunta se refiere a la comprensión de lo que significa la terminología en la plataforma de prewhiten de JMP.
Además, comprender cómo eso me ayuda a determinar una función de transferencia adecuada que puedo usar para probar si x causa y.
La salida de pre-mantenimiento de JMP muestra tres ACF diferentes etiquetados como "Prewhiten Corr", "Noise AutoCorr", y "Noise Parcial AutoCorr".
¿Qué es el Prewhiten Corr, Noise AutoCorr, y Noise Parcial AutoCorr?
¿Es la correlación prewhiten la correlación entre los residuos del modelo sarima de x y la respuesta y filtrada?
¿Es Noise AutoCorr & Noise Parcial AutoCorr el ruido de la variable y filtrada?
¿Utilizo Noise AutoCorr & Noise Parcial AutoCorr para especificar la parte y sarima de la función Transferir y uso el modelo sarima para la entrada x durante la fase de pre-mantenimiento?
Fondo:
Estoy interesado en utilizar las herramientas de precalificación de JMP para ayudar a identificar si una de las dos variables de la serie temporal está "causando / cambiando" la otra variable de la serie temporal.
Mi clase está usando R. Ajustamos esencialmente el modelo sarima a la serie temporal x 'entrada' y guardamos los residuos.
Mientras tanto, la y 'salida' se filtra según el modelo sarima ajustado a x.
Finalmente, trazamos los resultados del modelo de sarima de x versus el y filtrado.
Realmente estoy tratando de averiguar cómo obtengo este gráfico de los residuos de x en comparación con y filtrado.
Luego, determina si x causa y.
Gracias de antemano por su ayuda en este asunto,
nopon649
