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期間に収集され、時間順に記録されます。収集されたときと同じ順序でワークシート内に記録する必要があります。データが時系列の順序に並んでいない場合、時間に関するデータパターンを評価できません。ただし、散布図を使用して、連続変数のペアの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には、十分な量のデータを収集します。

データ内のトレンドやパターンを完全に評価できるように、十分な量のデータを収集します。たとえば、観測するパターンが長期的なパターンを示し、短期的には異常があることを確認するには十分なデータが必要になります。

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。