r - R确定随机事件的多个时间序列的相似性
问题描述
我正在使用 R 来执行我的分析。
我有五个数据集:一年中的 365 次降雨测量;同一年彼此靠近的径流排水道中的 4 x 365 高度值。
排水数据的图表表现出非常相似的模式。模式中的大部分差异是由于设备故障引起的随机分布的缺失值。
降雨数据似乎与排水数据大体相似。在降雨量出现峰值的地方,排水数据也会出现峰值。我还不知道降雨和排水数据之间是否存在任何滞后。
降水和排水数据的平行图:
我有两个问题涉及确定非周期性数据的时间序列之间的相似性。
我可以通过哪些标准合理地合并排水数据集以“填充”缺失的数据?
我如何将降雨数据与排水数据进行比较,以便我可以说出一个在多大程度上导致另一个?
我曾简单地尝试过arima()
在 R 中使用,但我不明白如何使用输出。
我怀疑我应该使用该grangertest()
功能,但我不知道如何在两个或更多数据集上实现它。
任何帮助或建议将不胜感激。
解决方案
推荐阅读
- sql - 子字符串以逗号分隔的一列值以具有不同列中的值
- jmeter - 使用 WebRTC 视频通话 SDK 进行负载/压力/性能测试
- nginx - 已解决 NginX 位置/SafariPushNotification 代理 404 请求
- testing - 为什么 android debug build 多用于 Appium 自动化测试而不是 android release build?
- html - Angular 5中组件Typescript文件的ngbootstrap模态弹出窗口
- android - 如何在 Cloud Firestore 的集合中计算文档数量和这些文档的 ID
- php - 清除 W3cache 插件缓存后平均负载增加
- swing - ViewPart 在单击 JButton 时挂起
- spring - 在应用程序中禁用谷歌登录的弹簧安全性
- typescript - TypeScript - 非数组对象的定义/接口