R中的多元时间序列。如何找到滞后相关性并建立预测模型
我是该页面的新手，而统计学和R则是新手。我正在为一个大学项目，目的是发现河流中的雨水和水位之间的相关性。一旦证明了相关性，我便要对其进行预测/预测。 数据 我有一组数年的数据（每隔5分钟）包含特定的河流： 毫米降水 河流流量，立方米每秒 这条河没有积雪，因此该模型仅基于降雨和时间。有时会有冻结的温度，但是我正在考虑将这些时间段从异常数据中删除，因为这种情况超出了我项目的范围。 示例 在这里，您有几个示例数据图，这些数据来自几个小时后的降雨和水位上升。 红线是河流流量。橙色是雨。您可以看到总是下雨，然后河里的水上升。在时间序列结束时会再次下雨，但稍后会影响河流流量。 相关性在那里。这是我在R中所做的，以证明在R中使用ccf的相关性： 互相关 前导变量 滞后 这是我的R线用于第二个示例（一个降雨期）： ccf(arnoiaex1$Caudal, arnoiaex1$Precip, lag.max=1000, plot=TRUE, main="Flow & Rain") 我的解释是： 降雨导致（首先发生）， 有一个显着的相关性，其峰值为（我可以检查确切的数字，我知道该部分）。≈ 450≈450\approx 450 我不知道如何找出相关性影响河流流量的时间，我认为这个名称是“保留”。我看到的是，雨后河水流失时，该图遵循第一个图的相同形状。我不能以此为依据说保留时间从持续到（我可以在返回的数据框中创建的对象中检查此值，看看水位何时恢复到该值）。是“下雨前”吗？有没有更好的方法来找到保留物？≈ 450≈450\approx 450≈ 800≈800\approx 800ccf 我对吗？ 关于时间序列。此时间序列没有周期性或季节性。随时可能下雨并造成影响。夏季确实会减少，但仍然会发生，这是一个常年下雨的地区。 模型和预测。 我不知道如何创建一个模型来进行预测，该预测告诉我在下雨后河流会增加多少流量。我一直在尝试一些arima，auto arima但是还没有很成功。我应该使用Arima，vars或其他不同的多变量模型？任何指向示例的链接都会有很大帮助。 请让我知道，如果您知道创建此预测的最佳方法，则应使用哪种模型。我正在考虑做其他一些事情，但是为了简单起见，将它们从解释中删除。如果需要，我可以共享一些数据。