Матриця кореляцій
Що робити, якщо потрібно оцінити зв'язок між кількома часовими рядами? Найпоширеніший інструмент — це матриця кореляцій: таблиця, що показує коефіцієнти кореляції для пар змінних. Існує кілька типів кореляції, але найуживаніші такі:
- Кореляція Пірсона: вимірює лінійний зв'язок між 2 змінними
- Ранговa кореляція Спірмена: вимірює статистичну залежність між рангами 2 змінних (не обов'язково лінійну)
Другий підхід застосовують, коли не роблять припущень щодо розподілу даних. У R це реалізовано функцією cor(). Ви можете використати аргумент method, щоб вибрати потрібний тип кореляції. Типовим є "pearson", але можна вказати й "spearman".
У цій вправі ви обчислите матрицю кореляцій для даних у наборі my_data, який містить доходності 5 акцій: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical та Yahoo.
Ця вправа є частиною курсу
Візуалізація часових рядів у R
Інструкції до вправи
- Обчисліть матрицю кореляцій між 5 часовими рядами доходностей методом Пірсона
- Обчисліть матрицю кореляцій між 5 часовими рядами доходностей методом Спірмена
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method