Interpretación de correlación cruzada

La correlación cruzada es una medida que rastrea los movimientos de dos o más conjuntos de datos de series de tiempo en relación entre sí. Se utiliza para comparar múltiples series de tiempo y determinar objetivamente qué tan bien coinciden entre sí y, en particular, en qué punto ocurre la mejor coincidencia.

1. ¿Cómo se interpreta los resultados de correlación cruzada??
2. ¿Qué significa la correlación cruzada negativa??
3. ¿Qué significa el valor de corrección??
4. ¿Qué significa un CCF negativo??

¿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.

¿Qué significa la correlación cruzada negativa??

Una correlación negativa describe la medida en que dos variables se mueven en direcciones opuestas. Por ejemplo, para dos variables, x e y, un aumento en X se asocia con una disminución en y. Un coeficiente de correlación negativo también se conoce como una correlación inversa.

¿Qué significa el valor de corrección??

El coeficiente de correlación es una medida estadística de la fuerza de una relación lineal entre dos variables. Sus valores pueden variar de -1 a 1. Un coeficiente de correlación de -1 describe una correlación negativa o inversa perfecta, con valores en una serie que aumentan como los de la otra disminución, y viceversa.

¿Qué significa un CCF negativo??

En R, la muestra CCF se define como el conjunto de correlaciones de muestra entre x t + h y para h = 0, ± 1, ± 2, ± 3, y así sucesivamente. Un valor negativo para es una correlación entre el X-Variable a la vez y el Y-Variable en el momento . Por ejemplo, considere = −2. El valor de CCF daría la correlación entre x t - 2 y .