これはメモ:
時系列データの相関を調べたい。例えば、A社とB社の株価の推移に相関があるか知りたい場合と、100社の株価と100社の○○-index (何か経営指標を想定)のデータがあって、株価と○○-index という二つの観測量に相関があるかを知りたいという場合がある。明らかに後者のほうが複雑。
検索して多数出てくるのは、cross correlation function を使う手法。correlation - How to correlate two time series, with possible time differences - Cross Validatedとか。
R での時系列解析のまとめとしては、Time Series Analysis with R (PDF) が良さそう。ただ、データをモデルにフィットして予測したり、変化点を検出したりといった手法がメインで、相関についてはあまり触れられていない……
午後追記:
上の方法は、time point が少ない(<10)場合には向かない印象がある。time point が少ない場合は、普通の correlation でやるしかないのだろうか?
サンプル1の指標 A と B の相関係数とp値, サンプル2の指標 A と B の相関係数とp値, ... を計算する。指標 A と B が無関係なら、p値は一様分布をするはずなので、そうでないかどうかで、指標 A と B に関係があるかどうかが分かる。
これで、合ってる?
