Calcolare le correlazioni tra serie temporali
Il coefficiente di correlazione può essere usato per capire come più variabili (o un gruppo di serie temporali) sono associate tra loro. Il risultato è una matrice di correlazione che descrive la correlazione tra le serie temporali. Nota che i valori sulla diagonale di una matrice di correlazione saranno sempre 1, perché una serie temporale è sempre perfettamente correlata con sé stessa.
I coefficienti di correlazione possono essere calcolati con i metodi pearson, kendall e spearman. Un’analisi completa di questi metodi esula dallo scopo di questo corso, ma il metodo pearson va usato quando pensi che le relazioni tra le variabili siano lineari, mentre i metodi kendall e spearman vanno usati quando ritieni che le relazioni siano non lineari.
Questo esercizio fa parte del corso
Visualizzare dati di serie temporali in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Compute the correlation between the beef and pork columns using the spearman method
print(meat[['beef', 'pork']].corr(method=____))
# Print the correlation between beef and pork columns
print(____)