Matricea de corelație
Ce faci atunci când vrei să evaluezi relația dintre mai multe serii de timp? Cel mai utilizat instrument este matricea de corelație – un tabel care afișează coeficienții de corelație dintre perechi de variabile. Există mai multe tipuri de corelații, însă cele mai frecvent utilizate sunt:
- Corelația Pearson: măsoară relația liniară dintre 2 variabile
- Corelația de rang Spearman: măsoară dependența statistică dintre rangurile a 2 variabile (nu neapărat liniară)
Cea din urmă se folosește atunci când nu se face nicio ipoteză privind distribuția datelor. În R, toate acestea se realizează cu funcția cor(). Poți folosi argumentul method pentru a selecta tipul de corelație dorit. "pearson" este metoda implicită, dar poți specifica și "spearman".
În acest exercițiu, vei calcula matricea de corelație a datelor din setul de date my_data, care conține randamentele pentru 5 acțiuni: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical și Yahoo.
Acest exercițiu face parte din cursul
Vizualizarea seriilor de timp în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează matricea de corelație dintre cele 5 serii de timp ale randamentelor folosind metoda Pearson
- Calculează matricea de corelație dintre cele 5 serii de timp ale randamentelor folosind metoda Spearman
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method