时间序列数据中两个连续变量的关系
时间序列数据中两个连续变量的关系
提问于 2020-05-28 18:21:17
我有一个数据集，它根据两个实体之间的事务收集日常数据。我希望在大约两年的时间内找到两个连续变量之间的强度、方向和关系，即事务数(No_of_transactions)和错误计数(Error_Counts)。错误计数为10平方公里-10⁵，交易次数为10-10立方米。我很确定这种关系是非线性的，因为当我绘制散射图时，它更倾向于逆关系(当然是这样)，而且我相信一个简单的corr()函数不会有多大帮助。
回答 1
Data Science用户
发布于 2020-06-11 10:31:47
你可以看看这两个系列之间的相互关系，因为不同的滞后。简而言之，您将查看一个系列中的值，并查看它们与其他系列中以前(或滞后)的值之间的关系。自相关是互相关的一种特例，在这种情况下，您将一个系列与自身(或它的滞后值)关联起来。
要捕获非线性关系，您可以看到是否可以使用其中一个系列来预测另一个系列。您可以将其描述为一个预测问题，并查看添加其他变量是否提高了预测的准确性。
有关更多细节，请查看此第二章。
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原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/75012
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