Considerações de dados para Correlação cruzada

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.

Registros de dados em ordem cronológica
Dados de séries temporais são coletados em intervalos regulares e são registrados na ordem temporal. Você deve registrar os dados na worksheet na mesma ordem que eles forem coletados. Se os dados não estiverem em ordem cronológica, não será possível avaliar os padrões relacionados ao tempo nos dados. No entanto, ainda será possível usar Gráfico de dispersão para investigar a relação entre um par de variáveis contínuas.
Colete dados suficientes para avaliar as tendências ou padrões
Colete dados suficientes para que seja possível avaliar completamente as tendências ou padrões nos dados. Por exemplo, você precisa de dados suficientes para garantir que qualquer padrão observado seja um padrão de longo prazo e não apenas uma anomalia de curto prazo.
Colete dados em intervalos de tempo apropriados
Você deve ter um intervalo de tempo que permita que os efeitos de uma série se convertam nos efeitos de outras séries. Se o intervalo de tempo entre pontos de dados for longo demais, você pode não ver os efeitos. Se o intervalo de tempo for curto demais, os efeitos podem descartados como ruído branco.
Não deve haver autocorrelação
Para procurar por evidência de autocorrelação em duas séries, analise a função de autocorrelação quanto a correlações grandes, com correlações em ambos os lados diminuindo lentamente até 0. Normalmente, a autocorrelação provoca dificuldade na identificação de relacionamento significativos entre duas séries temporais. Se você notar evidências de autocorrelação, deve limpar previamente os dados. Para obter mais informações, acesse Limpeza prévia dos dados para a função de correlação cruzada.
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