1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wizualizacja szeregów czasowych w R
Connected

ćwiczenie

Macierz korelacji

Co zrobić, gdy chcesz ocenić zależności między wieloma szeregami czasowymi? Najczęściej stosowanym narzędziem jest macierz korelacji – tabela przedstawiająca współczynniki korelacji dla par zmiennych. Istnieje kilka rodzajów korelacji, jednak najczęściej używane to:

  • Korelacja Pearsona: mierzy liniową zależność między 2 zmiennymi
  • Korelacja rang Spearmana: mierzy statystyczną zależność między rangami 2 zmiennych (niekoniecznie liniową)

Druga z nich jest stosowana wtedy, gdy nie zakłada się żadnego konkretnego rozkładu danych. W R wszystkie te obliczenia wykonuje funkcja cor(). Argument method pozwala wybrać żądany typ korelacji. Domyślną metodą jest "pearson", ale możesz też wskazać "spearman".

W tym ćwiczeniu obliczysz macierz korelacji dla danych zawartych w zbiorze my_data, który przechowuje stopy zwrotu 5 spółek: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical i Yahoo.

Instrukcje

100 XP
  • Oblicz macierz korelacji między 5 szeregami czasowymi stóp zwrotu, używając metody Pearsona
  • Oblicz macierz korelacji między 5 szeregami czasowymi stóp zwrotu, używając metody Spearmana