Comparación utilizando la correlación cruzada [cerrado]

1. ¿Cómo se interpreta los resultados de correlación cruzada??
2. ¿Cómo se compara la similitud entre dos señales??
3. ¿Para qué se usa la correlación??
4. ¿Cuál es un buen valor de correlación cruzada??

¿Cómo se interpreta los resultados de correlación cruzada??

Si la pendiente es positiva, la correlación cruzada es positiva; Si hay una pendiente negativa, la correlación cruzada es negativa. Esto ayuda a identificar retrasos (o clientes potenciales) importantes en el proceso y es útil para la aplicación cuando hay predictores en un modelo ARIMA.

¿Cómo se compara la similitud entre dos señales??

Para medir la similitud entre dos señales temporales, puede intentar usar la deformación de tiempo dinámico (DTW). DTW construye una matriz de distancia entre las dos señales e intenta encontrar la distancia mínima las dos señales. Si las dos señales son idénticas, entonces la distancia es cero.

¿Para qué se usa la correlación??

La correlación cruzada se utiliza para evaluar la similitud entre los espectros de dos sistemas diferentes, por ejemplo, un espectro de muestra y un espectro de referencia. Esta técnica se puede utilizar para muestras donde las fluctuaciones de fondo exceden las diferencias espectrales causadas por los cambios en la composición.

¿Cuál es un buen valor de correlación cruzada??

La correlación cruzada se usa generalmente al medir la información entre dos series de tiempo diferentes. El rango posible para el coeficiente de correlación de los datos de la serie temporal es de -1.0 a +1.0. Cuanto más cerca sea el valor de correlación cruzada a 1, más de cerca los conjuntos son idénticos.