Ma trận tương quan
Nếu bạn muốn đánh giá mối quan hệ giữa nhiều chuỗi thời gian thì sao? Công cụ phổ biến nhất là ma trận tương quan — một bảng thể hiện các hệ số tương quan giữa các cặp biến. Có nhiều loại tương quan, nhưng thường dùng nhất là:
- Tương quan Pearson: đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến
- Tương quan hạng Spearman: đo lường sự phụ thuộc thống kê giữa thứ hạng của 2 biến (không nhất thiết tuyến tính)
Loại thứ hai hữu ích khi bạn không giả định phân phối của dữ liệu. Trong R, bạn dùng hàm cor(). Bạn có thể dùng đối số method để chọn kiểu tương quan mong muốn. "pearson" là mặc định, nhưng bạn cũng có thể chỉ định "spearman".
Trong bài tập này, bạn sẽ tính ma trận tương quan của dữ liệu trong my_data, chứa lợi suất của 5 cổ phiếu: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical và Yahoo.
Bài tập này là một phần của khóa học
Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong R
Hướng dẫn bài tập
- Tính ma trận tương quan giữa 5 chuỗi lợi suất bằng phương pháp Pearson
- Tính ma trận tương quan giữa 5 chuỗi lợi suất bằng phương pháp Spearman
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method