相互相関のデータに関する考慮事項

確実に有効な結果が得られるようにするため、データを収集し、分析を行い、結果を解釈する際には、次のガイドラインを考慮してください。

時系列順にデータを記録する
時系列データは、一定の間隔で収集され、時間順に記録されます。データは、収集したときと同じ順序でワークシートに記録する必要があります。データが時系列順になっていないと、データの時間関連のパターンを評価できません。ただしその場合でも、散布図を使用して連続変数のペア間の関係を調査することはできます。
トレンドまたはパターンを評価するために十分なデータを収集する
十分なデータを収集し、データのトレンドまたはパターンを十分に評価できるようにします。たとえば、観測されるすべてのパターンが長期のパターンであり、単なる短期の異常ではないと確信できるだけの十分なデータが必要です。
適切な時間間隔でデータを収集する
1つの系列の影響が他の系列での影響に変換されるようにする時間間隔を設定する必要があります。データ点間の時間間隔が長すぎると、影響を確認できない可能性があります。その時間間隔が短すぎると、影響が白色雑音として除去される可能性があります。
自己相関なしの場合
2つの系列で自己相関の証拠を探すには、両方の側の相関が0まで漸減する大きな相関の相互相関関数を調べます。通常、自己相関では、2つの時系列間において意味のある関係を見つけるのが困難です。自己相関の証拠が認められる場合は、データを前白色化してください。詳細は、相互相関関数でのデータの前白色化を参照してください。
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