Korelační matice
Jak zjistit vztahy mezi více časovými řadami najednou? Nejčastěji se k tomu používá korelační matice — tabulka zobrazující korelační koeficienty mezi páry proměnných. Existuje několik typů korelací, ale nejpoužívanější jsou:
- Pearsonova korelace: měří lineární vztah mezi 2 proměnnými
- Spearmanovo pořadové korelace: měří statistickou závislost mezi pořadím 2 proměnných (nemusí být lineární)
Druhá z nich se používá tehdy, kdy neděláme žádné předpoklady ohledně rozdělení dat. V R to vše zvládneš pomocí funkce cor(). Argument method ti umožní vybrat požadovaný typ korelace. Výchozí metodou je "pearson", ale můžeš zadat také "spearman".
V tomto cvičení vypočítáš korelační matici dat z datasetu my_data, který obsahuje výnosy 5 akcií: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical a Yahoo.
Toto cvičení je součástí kurzu
Visualizing Time Series Data in R
Pokyny k cvičení
- Vypočítej korelační matici mezi 5 časovými řadami výnosů pomocí Pearsonovy metody
- Vypočítej korelační matici mezi 5 časovými řadami výnosů pomocí Spearmanovy metody
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method