自相关不规则时间序列R

Question

我必须计算不规则（即非等间隔）时间序列value(time)的自相关

time[hr] value

1    3
2    5
3    7
5    9
7    16
12    17    
13    19
16    25
19    27
21    30

使用acf函数可以仅指定滞后（即点数）

acf(df$value,lag.max = 10,type = "correlation",plot = FALSE, na.action = na.pass)

然而，在我的情况下，这并不对应于确定的时间间隔。

我想要的是计算指定时间间隔（例如3 hr ）的自相关函数。

有什么帮助吗？

谢谢

Answer 1

澄清一下， lag.max参数决定了 2 个系列之间的最大时移（lag），而不是要使用的点数（即，您将 x_t 与 x_t-h 进行比较； lag.max是 h 的最大值）。 在您的示例中，您总共有 10 个数据点，因此如果您假设您至少需要 3 个数据点来估计它们的相关性，那么lag.max=7最多。

听起来您可能有来自连续时间函数的样本，但 ACF 是在离散时间间隔上定义的。 因此，要使用acf()您需要首先用NA填充未观察到的时间，此时时间延迟将以小时表示（即，您想要的）。

假设你上面的数据在 data.frame df ，那么

df2 <- data.frame(time=seq(min(df$time), max(df$time)), value=NA)
df2[df$time,"value"] <- df$value
acf(df2$value, lag.max=10, type="cor", plot=FALSE, na.action=na.pass)

# Autocorrelations of series ‘df2$value’, by lag
#
#     0      1      2      3      4      5      6      7      8      9     10 
# 1.000  0.716  0.665  0.415  0.166  0.194  0.046  0.007  0.029  0.008 -0.041 

Answer 2

正如@Ben Bolker建议在天文科学中找到此类数据一样，最近发表了一篇论文： https ://www.aanda.org/articles/aa/pdf/2019/07/aa35560-19.pdf。