상호 상관 모델을 사용한 예측

Question

저는 R이 매우 새롭고 상호 상관 모델을 만들고 있는데, 답을 찾았지만 찾지 못했습니다.

"ccf"와 함께 R 함수를 사용하여 2 개의 시계열간에 상호 상관 (지연 상관 관계)을 증명할 수있었습니다.

이제 ccf로 만든 모델을 기반으로 다른 변수의 데이터를 기반으로 변수 중 하나의 다음 값을 예측할 수 있기를 원합니다. 나는 정보를 찾지 않는 것 같습니다.

이것은 아리마와 자동 상관 관계가 비교적 쉽지만 상호 상관 관계로는 할 수없는 것 같습니다.

어떻게하면 좋을까요?

감사 페르난도 도움에 명시된 바와 같이

Answer 1

의 CCF 기능의 목적은 다음과 같습니다

Function ccf computes the cross-correlation or cross-covariance of two univariate series 

이것은 당신이 당신의 질문에 상태로이 모델이 아니다 의미는 계산이다. ccf 함수를 사용하여 ARIMA, VAR 등의 예측 모델을 플롯하고 선택하는 것입니다. Check out the time series task in CRAN 시계열 모델링 관련 옵션이 더 있습니다.

아마 프로그래밍 문제가 아니므로 귀하의 질문은 stackoverflow보다는 stats.exchange에 게시되어야합니다.

이것이 유용한 ccf() 사용 예입니다.

df <- data.frame(date = seq(as.Date("1990-01-01"), length = 100, by = "month"), 
       x = (runif(n = 100, min = 0, max = 1000)), 
       y = rpois(n = 100, lambda = 50)) 

cc = with(df, ccf(x, y, type = "correlation")) 

plot(cc)