问题描述
是否有一个包或一个简单的代码来生成绘图 (1) 在时间上向前移动 n 个时间单位的窗口上计算的两个时间序列之间的相关系数 (2) 以及为每次移动计算的各自的 p 值？
library(zoo)
x = ts(rnorm(1:121),start = 1900,end = 2021)
y = ts(rnorm(1:121),end = 2021)
data = data.frame(x,y)
# 40-year moving window lagged forward by 15 years per example
rollapply(data,width=40,by = 15,function(x) cor(x[,1],x[,2],method = "pearson"),by.column=FALSE)
[1] 0.92514750 0.5545223 -0.207100231 -0.119647462 -0.125114237 0.041334073
**使用 Hmisc::rcorr 会更好，它也计算 p 值，但我没有设法将它集成到 rollapply 中。
在这里的结果中，第一个系数 (0.9251...) 对 1900:1940 有效，第二个对 1915:1955 等有效。
那么问题是：有没有一种快速的方法可以将这个结果整合到一个包含时间、r 和 p 值的阶梯图中？
输出看起来像：
| 时间 | r | P |
|---|---|---|
| 1900 | 0.92 | 0.000001 |
| 1901 | 0.92 | 0.000001 |
| ... | ... | ... |
| 1915 | 0.55 | 0.00045 |
| 1916 | 0.55 | 0.00045 |
解决方法
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