Question

我在 R ：

中创建了以下功能

timeseriesmodel <- function(N, x0, delta, variance) {
      z<-cumsum(rnorm(n=N, mean=0, sd=sqrt(variance)))
      t<-1:N
      x<-x0+t*delta+z
      return(x)}

此函数返回长度为“N”的向量“x”，表示随机游走的数据点。

就我而言：

timeseriesmodel(250,1,0,1.2)

现在我应该重复这个函数100次，最后得到100个长度为250的时间序列数据集。然后我必须估计数据集'x'的第249和第250个值之间的相关性，使用100集。

作为 R 的缺乏经验的用户，我没有看到如何有效地操纵数据并计算/估计所请求数据点的相关性。非常感谢帮助。

Answer 1

这是replicate

的作品

> set.seed(1)
> Series <- replicate(100, timeseriesmodel(250,1,0,1.2) )  # repeating 100 times `timeseriesmodel`
> dim(Series)   # each result is store column-wise
[1] 250 100
> cor(Series[249,], Series[250,] ) # here's the correlation between element 249 and 250
[1] 0.9975532

计算R中函数生成的数据的相关性

1 个答案: