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La determinación de la mejor correlación de series de tiempo

Antes de preguntar he leído preguntas similares, pero ninguno de ellos conducen a respuestas satisfactorias para mi interés específico.

Quiero homogeneizar un clima de series de tiempo de precipitación de la República Dominicana, mayores de 64 años (1940-2003). Por eso, es muy importante seleccionar una serie de referencia entre un grupo de candidatos.

Supongamos sjo es la base de la serie, para que quiero encontrar a una buena serie de referencia; bani, plc y ra son de referencia de los candidatos, porque están cerca de sjo. En el siguiente mapa, el punto rojo es la base de la estación, y los verdes son la referencia de los candidatos:

He realizado tres análisis de correlación (R, la función cor()), teniendo en cuenta estos mensual de variables: raw valor de precipitaciones, de diferencia normalizada, y los valores transformados con Box-Cox. Las variables que se corresponden, respectivamente, a los campos que comienzan con p, dian y pnorm.

De diferencia normalizada viene de la primera diferencia de la serie de método (FDM), el cual fue propuesto por Peterson, que consta de: $[Pm_t - Pm_{t-1}] / [Pm_t + Pm_{t-1}]$, donde $Pm_t$ es el valor de precipitaciones para el mes $m$, e $Pm_{t-1}$ es la precipitación para el mismo mes, 1 año antes. He seguido Peterson y sus colegas (1998) el comentario que dice que FDM aplicada a la precipitación podría funcionar mejor uso normalizado de diferencia.

Como puede verse en la página 1 de este archivo PDF, la correlación se calcula para el conjunto de la serie de tiempo (1940-2003). Para el raw de la precipitación y de Box-Cox valores transformados, bani es la mejor correlación con el sjo (fondo amarillo células muestran el máximo índice de correlación). Observe que para el raw de la precipitación, bani es significativamente más correlacionados que otros. Por diferencia normalizada, ra es sólo un poco más correlacionados que el resto. Sin embargo, cada uno de los candidatos de la estación tiene una correlación estadísticamente significativa del índice de con sjo a $\alpha=.05$ de nivel de significación, lo que sugiere que CUALQUIERA de ellos podría ser utilizado como una referencia de la serie.

Esto es un poco confuso, así que no estaba satisfecho y decidió hacer un análisis más detallado, la división de la serie en el período de 5 años de intervalos, y la evaluación de la correlación entre las series de la misma 3 variables: raw de la precipitación, de diferencia normalizada y de Box-Cox transformado.

Las tablas de la página 2 a la 8 en el PDF se muestran los resultados de estas correlaciones parciales; la última página resume los tiempos de cada estación ha tenido el máximo valor de correlación para cada variable. Como puede verse, bani es el que más frecuentemente se correlaciona valor para las 3 variables analizadas (en todos los casos, más de 7 veces a la de los doce períodos de 5 años analizados).

Con estos resultados, creo que bani es el mejor candidato como referencia una serie de sjo, pero no estoy seguro acerca de. Es el período de cinco años de análisis de ACEPTAR? Debo realizar algún otro tipo de análisis?

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tester1234 Puntos 1

cómo sobre usted trata de un Anova de Dos vías Y un pares de probar si con tus datos anuales y/o el 5 año-período de los intervalos. Usted también puede hacer esto con la materia prima, los datos normalizados o Box-Cox de datos.

La Idea es, que usted puede buscar para cualquier no significativo (por la estación de referencia) diferencia entre la distribución de las precipitaciones por estación.

He encontrado este enlace, ser útil para iniciar su propio de Dos vías a través de Anova R r-tutorial de la serie-two-way anova

Sebastián

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