計算時間序列中兩個變量之間的滾動相關性你好
我有一個數據集，其形式為時間序列，其中包含每日數據平均值（第一列是日期）。 我目前正在研究與數據集中的一個特定變量（稱為 X 列）相關的內容。 我想檢查相關性是否與時間相關，例如，是否存在具有良好相關性的時段和具有無/低相關性的其他時段（在不同時段“打開”和關閉）。
我最初的想法是計算 X 列和其他列之間的移動/滾動相關性，例如過去 7 天、上個月……）。 我的問題有兩個：
1）這是檢查這一點的好方法嗎？或者我不知道 JMP 中是否有內置分析？
2）如果我要計算時間序列的“滾動相關性”，我將如何在列公式中對其進行編程？
提前：感謝您對新手的幫助！
延斯
高級統計建模回复：計算時間序列中兩個變量之間的滾動相關性謝謝你們倆， @tx尼爾森和@SDF1 。
我會嘗試兩種選擇，以便看到差異。
延斯
回复：計算時間序列中兩個變量之間的滾動相關性你好@JensD ,
我完全同意@tx尼爾森，您應該查看時間序列平台，它非常適合查看兩個信號之間時間數據的互相關性。 我經常使用它來比較生產數據信號與質量控制數據，以找出時間滯後。
當您運行該平台時，您將其中一列作為 Y，時間序列，另一列作為輸入列表（並選擇自相關滯後約為數據表中行數的 1/2）。 然後，您需要在傳遞函數分析旁邊的熱按鈕下運行互相關實用程序。
另外，構建什麼@tx尼爾森為他的代碼編寫，您甚至可以創建一個表變量（例如 rowlag）並給它一個值並將其列公式修改為：
If( Row() >= :rowlag,
y = :height[Index(Row()-:rowlag+1, Row())];
y = :weight[Index(Row()-:rowlag+1, Row())];
lin = Linear Regression(y`, x`);
Sqrt(lin[3]["RSquare"]);
)
這樣，每次更改數據表中的行滯後值時，它都會使用相關值更新該列，以便您可以輕鬆測試不同的滯後，而無需每次更改列公式。
祝你好運！，
DS
回复：計算時間序列中兩個變量之間的滾動相關性我建議您查看 JMP 中提供的時間序列分析。您可以在 JMP 文檔庫中找到文檔
幫助=>JMP 文檔庫
如果您想繼續執行建議的滾動相關性，這裡有一個可用於計算的公式。此示例使用 JMP 示例數據庫中的 Big Class 數據表
幫助=>示例數據庫
If( Row() >= 7,
y = :height[Index( Row() - 6, Row() )];
x = :weight[Index( Row() - 6, Row() )];
lin = Linear Regression( y`, x` );
Sqrt( lin[3]["RSquare"] );
)
附件是帶有應用公式的示例數據表
