Question

我是ng-annotate的新手，拥有一个数据集，每日时间步长为5个因子级别。我的目标是使用R中的time-series analysis函数来确定感兴趣的响应变量之间是否存在显着的自相关，以便我可以证明是否需要时间序列模型。

我按天对数据集进行了排序，并使用以下代码：

acf

数据集尚未转换为时间序列对象...它是按日排序的矢量。

我的第一个问题是数据框是应该转换为时间序列对象，还是按天对矢量进行排序也是正确的？

其次，如果我每天在5个级别上重复一个变量，那么我应该为每个级别构建5个不同的acf(DE_vec, lag.max=7)图，还是可以像使用代码一样对池进行池化以上？

提前致谢，

Answer 1

是的，acf()可以在data.frame课程上工作，是的，您应该分别为5个级别中的每个级别计算ACF。如果您将整个df传递给acf()，它将返回每个级别的ACF。

如果您对各个级别之间的关系感到好奇，那么您需要使用ccf()或某些互信息指标，例如entropy或infotheo pkgs中的那些。