ボリューム時系列の相関

次のグラフを検討してください。

赤い線（左軸）は、特定の株式の取引量を示しています。青い線（右軸）は、その株式のtwitterメッセージの量を示しています。例えば、5月9日（05-09）に約1億件の取引と4.000のツイートが行われました。

私は、同じ日またはラグのある時系列の間に相関があるかどうかを計算したいと思います-例えば：ツイート量は1日後に取引量と相関します。私はそのような分析を行った多くの記事を読んでいます。例えば、金融時系列とマイクロブログ活動との相関関係です。この記事には次のことが記載されています。

しかし、私は統計分析の経験がほとんどなく、私が持っているシリーズでこれを実行する方法がわかりません。私はSPSS（PASWとも呼ばれます）を使用しますが、質問は次のとおりです。上記のイメージの基礎となるデータファイルがある時点からこのような分析を行うための手順は何ですか？そのようなテストはデフォルトの機能（およびそれは何と呼ばれる）であるか、および/または他の方法でそれを実行できますか？

どんな助けも大歓迎です:-)

2変量正規性の2つのチェックは3つのことをチェックします。

1. 最初の一連の観測値がわずかに正常かどうかを確認し、
2. 2番目の一連の観測値がわずかに正常かどうかを確認します。
3. 互いに回帰し、残差が正常かどうかを確認します。

これらの各ステップで正規性を確認するには、通常のqqプロットを使用するか、任意の正規性仮説検定を使用できます。

または、2つの系列のすべての可能な線形結合（実係数）がわずかに正常であるかどうかを確認できます。しかし、それはおそらく難しいでしょう。

編集：（6年後）後世のために上記を保持しますが、ここで同様の質問に対する最近の回答があることに注意してください。

時系列間の相関係数は役に立ちません。相関係数-テストの重要性の重要な値を参照してください。これは、1926年にユー・ユールによって最初に指摘された、1926年、ユール、1926年、「時系列の間にナンセンスな相関関係を得ることがあるのはなぜですか？サンプリングと時系列の性質の研究」、王立統計学会誌89、1 -64。「なぜナンセンス相関を取得するのか」をグーグルで検索することもできます。

この理由は、相関が正常であるかどうかをテストするためです。共同正規性では、各系列が正常である必要があります。正常には独立が必要です。時系列間の関係を調べるには、William WS Wei、David P. Reillyによる時系列分析：単変量および多変量法のような優れた時系列の本で伝達関数の同定を確認してください。

チャレンジアンサー

あなたの挑戦への答えに関して。2つの時系列の相関は、特にどちらかの系列がパルス/レベルシフト/季節パルスおよび/または現地時間の傾向の影響を受ける場合に特に問題となる可能性があることはよく知られています（Yule、GU、1926）。その場合は、各シリーズを別々に取り、ARIMA構造と、適用されてエラープロセスを作成する可能性のあるパルス/レベルシフト/季節パルスおよび/または現地時間の傾向を特定します。

2つの元のシリーズごとに2つのクリーンエラープロセスを使用して、相互相関を計算し、それを使用して各シリーズ内の自己相関構造の上下の関連度を測定できます。このソリューションは、二重事前ホワイトニングアプローチと呼ばれています。

見る：

• 動的回帰（分散ラグ）モデルのモデル同定
• fMRI時系列の分析：線形時不変モデル、イベント関連fMRIおよび最適実験計画法または
• 時系列分析：単変量および多変量法、William WS Wei、David P. Reilly著