两个时间序列之间的相关性

计算两个大小完全相同的时间序列之间的相关性的最简单方法/方法是什么？我认为乘以和（ÿ [ 吨] - μ Ý），并加入了乘法。因此，如果这个数字是正数，我们可以说这两个系列是相关的吗？我可以想到一些示例，其中另一个线性增长的时间序列线性地彼此不相关，但是上面的计算表明它们是相关的。$(x[t]-\mu_x)$$(y[t] - \mu_y)$

有什么想法吗？

宏的点是正确的，比较时间序列之间关系的正确方法是通过互相关函数（假设平稳性）。具有相同的长度不是必需的。滞后0处的互相关只是计算相关性，就像在相同时间点对数据进行Pearson相关估计一样。如果它们的长度与您假定的长度相同，则您将具有精确的T对，其中T是每个系列的时间点数。滞后1互相关将序列1中的时间t与序列2中的时间t + 1匹配。请注意，即使序列长度相同，您也只有T-2对，因为第一个序列中的一个点在第二个序列中不匹配第二个系列中的另一个点将与第一个系列中的不匹配。给定这两个系列，您可以估计几个滞后的互相关。如果任何互相关在统计上显着不同于0，则将指示两个序列之间的相关。

您可能想看一个类似的问题，我的答案是“ 关联体积时间序列”，它建议您可以计算互相关性，但由于其中一个具有自回归或确定性结构，因此测试它们是否是一匹颜色不同（颜色不同的马）的马。系列。

这里有一些有趣的东西

/programming/3949226/calculating-pearson-correlation-and-significance-in-python

这实际上是我所需要的。易于实现和解释。