2つの時系列間の相関

まったく同じサイズの2つの時系列間の相関を計算する最も簡単な方法/方法は何ですか？Iは乗算考えと、乗算を加算します。この単一の数値が正の場合、これら2つのシリーズは相関していると言えますか？しかし、直線的に別の指数関数的に成長する時系列が互いに関係を持たないが、上記の計算はそれらが相関していると報告するいくつかの例を考えることができます。$(x[t]-\mu_x)$$(y[t] - \mu_y)$

何かご意見は？

マクロのポイントは正しいです。時系列間の関係を比較する適切な方法は、相互相関関数によるものです（定常性を前提としています）。同じ長さを持つことは必須ではありません。遅れ0での相互相関は、ピアソン相関推定と同じ時点のデータをペアリングするような相関を計算します。想定と同じ長さの場合、正確なTペアがあります。Tは各シリーズの時点の数です。ラグ1の相互相関は、シリーズ1の時間tとシリーズ2の時間t + 1に一致します。ここで、シリーズが同じ長さでも、最初のシリーズの1つのポイントが2番目に一致しないため、T-2ペアしかありません2番目のシリーズの他の1つのポイントは、最初のポイントと一致しません。これらの2つのシリーズが与えられると、いくつかのラグで相互相関を推定できます。相互相関のいずれかが0と統計的に有意に異なる場合、2つのシリーズ間の相関を示します。

あなたは同様の質問と私の答えを見てみたいかもしれませんが、相互相関を計算できることを示唆するボリューム時系列の相関が、それらをテストすると、自己回帰または決定論的構造のいずれかによる異なる色の馬（異なる色相の馬）ですシリーズ。

ここには面白いものがあります

/programming/3949226/calculating-pearson-correlation-and-significance-in-python

これは実際に私が必要としていたものでした。実装と説明が簡単です。