我有资产回报的时间序列数据。返回数据框索引是日期，列是资产名称。0.011546 -0.0014712021-02-26 0.045488 0.008619 0.005904 我计算了指数加权相关World 0.976763 1.000000 0.869567
L/S HF 0.857102 0.869567 1.000000 我知道如何提取
浏览 7提问于2021-03-26得票数 1
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我有一个相关矩阵(比方说3x3)，我想提取成对的相关关系并将它们放入一个向量中。也就是说，我想从相关矩阵转到：我希望能够对任何维度的相关矩阵执行此操作。我这样做的原因是因为我想使用具有随机相关矩阵的copula包来构造一个多变量(椭圆) copula。
谢谢!
浏览 2提问于2013-03-17得票数 1
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我有来自三个市场的每日回报(GLD，间谍和USO)。我的目标是在130天的滚动基础上，从相关矩阵中计算出平均成对相关性。我的出发点是：import pandas as pdimport pandas.io.data as webreturns = return
浏览 2提问于2016-05-25得票数 6
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在分布式环境中，我的数据在不同节点之间按id (比方说: 1-4)和时间(比方说: Jan-Dec)划分，那么计算Pearson互相关矩阵的算法是什么？({id1, March}{id2, March}),基本上，我的意思是所有id的Jan数据不是在一个节点上。我想知道在不需要将大量数据从一个节点传送到另一个节点<em
浏览 3提问于2017-05-21得票数 2
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多个数据集的相关热图
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我正在和niftis (神经成像格式)一起工作，观察大脑的三维体积。因此，我有大约20个nifti格式的实验文件。我如何绘制一个sns.heatmap，它在x轴上有所有实验，在y轴上有所有活动文件。然后，我希望看到一个热图相关图，并以热图颜色绘制相关值。
我刚为熊猫找到了sns.heatmap的地块。有人能
浏览 2提问于2020-06-14得票数 0
我想为一个大的spark数据帧计算成对的kendall的tau等级相关性。它很大(比如10m行，10k列)，不能转换成pandas数据帧，然后使用pandas.DataFrame.corr进行计算。此外，每列可能具有空值，因此在计算成对的kendall's tau时，需要排除两列中任何一列中具有空值的行。
我查过pyspark.mlli
浏览 18提问于2019-07-20得票数 2
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我正在尝试删除超出边界(-1,1)的相关属性。我使用以下代码进行关联：在此之后，我得到了相关值。如何删除大于1和小于-1的值？
谢谢
浏览 2提问于2016-05-03得票数 0
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基于滚动窗口的小波相关分析
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我有3个时间序列，我可以应用小波变换使用滚动窗口。滚动窗口采用长度为200的单个时间序列，并在前30个样本中应用waveslim::modwt函数。3个时间序列的全相关矩阵。请注意，上面的汇率示例没有使用滚动窗口方法，因为它使用了我现在想要做的时间序列的完整长度，而且它还为两个时间</
浏览 4提问于2017-08-14得票数 1
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R中不同时间序列数据值的互相关
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我有一个时间序列数据(以日格式)的5个地方15天作为一个matrix存储。, "D2", "D3", "D4", "D15")))
浏览 1提问于2015-11-05得票数 3
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我想根据成交量加权平均价格(vwap)计算股票回报的成对相关性。我的出发点是：这将创建一个vwap价格矩阵，其中交易时间作为行标签，股票符号作为列标签我现在需要做的是对每一列进行成对关联，如下所示： --- --- --- ---S2 **
浏览 0提问于2020-12-23得票数 0
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我有一个从1710年到1980年太阳黑子数量的时间序列，这是基于R.CorrelationMatrice=cor(yp,y=NULL,use = "all.obs"
浏览 3提问于2015-08-01得票数 0
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我编写了以下函数，用所谓的来估计多项式变量的成对相关性。为此，我使用了vcd包，但据我所知，没有任何函数可以从类似于cor的矩阵或data.frame中创建V的对称相关矩阵。for(j in 1:col.y){ } return(V)然而，对于大量的变量no.var
浏览 8提问于2014-03-19得票数 3
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我有多个时间序列的角度数据。这些值不是矢量(无大小)，而是角度。我需要在各种时间序列中确定它们在数据持续时间内彼此之间的相关性(例如，希望获得相关矩阵)。例如，一些测量结果彼此非常接近，我预计它们将高度相关，但我也有兴趣了解进一步测量的相关性。 我如何调整这个角度数据，以便能够获得相关矩阵？我想过只对它进行矢量化(即使用
浏览 22提问于2021-07-10得票数 0
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我正在尝试将成对的相关性(例如pearson)提取到火花数据中。我希望在进一步的查询和机器学习输入中使用表格式的成对合并。下面是一个正在运行的示例：import org.apache.spark.sql.StructField("item_3", DoubleType, true))
val df = spark.create
浏览 1提问于2017-03-14得票数 0
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我的数据摘录如下：(放大版：)(注意:我的数据集中没有缺少值)
我希望用一年的滚动窗口计算相关矩阵。我的月经从2008年1月1日开始。例如，2008年1月1日的AUT和BEL之间的相关性是使用2007年1月1日至2008年1月1日之间的一系列值计算的，对于所有其他对也是如此。同样，2008年1月2日的AUT和BEL之
浏览 4提问于2014-02-25得票数 0
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重组R中的相关数据
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假设我有一个时间序列，在每次迭代中，我取其中的固定部分并计算相关矩阵。同样，假设只有三个元素，它们在相关矩阵中用它们的名称表示。我想给它们提供序列号，这意味着第一个元素是1，第二个是2，依此类推。然后我想以一种扩展这些矩阵的方式得到一个数据帧。例如： ? 第一个元素是"from"，第二个是"to"，第三个是相关值，第四个是time。我可以给出时
浏览 25提问于2021-09-26得票数 0
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我试图建立一个超过183个变量的随机矩阵关联来计算Cholesky分解，并将183个随机法线关联起来。为了创建相关矩阵，我使用的代码如下：set.seed(2)corr <- matrix(runif(183*183, min = 0.6, max= 0.8), 183, 183)我得到以下错误：
误差在chol.default(
浏览 2提问于2020-01-31得票数 2
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一旦我被问到如何计算两个时间序列之间的相关性。由于我是数据科学新手，我回答说：“我只计算皮尔逊相关系数”。这不是一个好的答案，因为如下图所示，两个变量之间的依赖性可能不是线性的，Pearson系数可以接近$0(抛物线，圆圈)。我见过Kaggle上的人总是从相关矩阵开始，并丢弃不相关的数据。我的问题是:皮尔逊系数
浏览 0提问于2018-05-30得票数 4
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我有这样的数据集，基本上都是数值时间序列数据。我想为它的未来值生成虚拟/人工/假数据，最好是在python中。为了合理地看待未来的价值，我怎样才能做到这一点？我检查了一些包，比如faker、Timesynth；但是我想不出如何生成考虑到以前数据的数据。
浏览 0提问于2020-12-06得票数 0
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