计算时间序列中两个变量之间的滚动相关性你好
我有一个数据集，其形式为时间序列，其中包含每日数据平均值（第一列是日期）。 我目前正在研究与数据集中的一个特定变量（称为 X 列）相关的内容。 我想检查相关性是否与时间相关，例如，是否存在具有良好相关性的时段和具有无/低相关性的其他时段（在不同时段“打开”和关闭）。
我最初的想法是计算 X 列和其他列之间的移动/滚动相关性，例如过去 7 天、上个月……）。 我的问题有两个：
1）这是检查这一点的好方法吗？或者我不知道 JMP 中是否有内置分析？
2）如果我要计算时间序列的“滚动相关性”，我将如何在列公式中对其进行编程？
提前：感谢您对新手的帮助！
延斯
高级统计建模回复：计算时间序列中两个变量之间的滚动相关性谢谢你们俩， @tx尼尔森和@SDF1 。
我会尝试两种选择，以便看到差异。
延斯
回复：计算时间序列中两个变量之间的滚动相关性你好@JensD ,
我完全同意@tx尼尔森，您应该查看时间序列平台，它非常适合查看两个信号之间时间数据的互相关性。 我经常使用它来比较生产数据信号与质量控制数据，以找出时间滞后。
当您运行该平台时，您将其中一列作为 Y，时间序列，另一列作为输入列表（并选择自相关滞后约为数据表中行数的 1/2）。 然后，您需要在传递函数分析旁边的热按钮下运行互相关实用程序。
另外，构建什么@tx尼尔森为他的代码编写，您甚至可以创建一个表变量（例如 rowlag）并给它一个值并将其列公式修改为：
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"]);
)
这样，每次更改数据表中的行滞后值时，它都会使用相关值更新该列，以便您可以轻松测试不同的滞后，而无需每次更改列公式。
祝你好运！，
DS
回复：计算时间序列中两个变量之间的滚动相关性我建议您查看 JMP 中提供的时间序列分析。您可以在 JMP 文档库中找到文档
帮助=>JMP 文档库
如果您想继续执行建议的滚动相关性，这里有一个可用于计算的公式。此示例使用 JMP 示例数据库中的 Big Class 数据表
帮助=>示例数据库
If( Row() >= 7,
y = :height[Index( Row() - 6, Row() )];
x = :weight[Index( Row() - 6, Row() )];
lin = Linear Regression( y`, x` );
Sqrt( lin[3]["RSquare"] );
)
附件是带有应用公式的示例数据表
