Korrelationsmatrix
Was ist, wenn du die Beziehung zwischen mehreren Zeitreihen bewerten möchtest? Das gängigste Werkzeug dafür ist eine Korrelationsmatrix – eine Tabelle, die die Korrelationskoeffizienten zwischen Variablenpaaren zeigt. Es gibt verschiedene Arten von Korrelationen, die am häufigsten verwendeten sind:
- Pearson-Korrelation: misst die lineare Beziehung zwischen 2 Variablen
- Spearman-Rangkorrelation: misst die statistische Abhängigkeit zwischen den Rangplätzen von 2 Variablen (nicht zwingend linear)
Letztere wird verwendet, wenn keine Annahmen über die Verteilung der Daten getroffen werden. In R erledigst du das mit der Funktion cor(). Über das Argument method wählst du den gewünschten Korrelationstyp. "pearson" ist die Standardmethode, du kannst aber auch "spearman" angeben.
In dieser Übung berechnest du die Korrelationsmatrix der Daten im Datensatz my_data, der die Renditen von 5 Aktien enthält: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical und Yahoo.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Zeitreihen in R visualisieren</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die Korrelationsmatrix zwischen den 5 Rendite-Zeitreihen mit der Pearson-Methode
- Berechne die Korrelationsmatrix zwischen den 5 Rendite-Zeitreihen mit der Spearman-Methode
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method