Сопоставление временных рядов — важнейшая задача анализа данных, позволяющая нам сравнивать и сопоставлять два или более наборов данных временных рядов. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы R для сопоставления временных рядов и предоставим примеры кода для демонстрации их реализации. Итак, давайте углубимся и откроем для себя мир сопоставления временных рядов!

Метод 1: взаимная корреляция
Взаимная корреляция измеряет сходство между двумя временными рядами путем сдвига одного ряда над другим и расчета коэффициента корреляции на каждом этапе. Самая высокая корреляция указывает на лучшее выравнивание. Вот пример взаимной корреляции в R:

# Load required packages
library(stats)
# Generate two sample time series
ts1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
ts2 <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Compute cross-correlation
cross_correlation <- ccf(ts1, ts2)
# Find the lag with the highest correlation
max_lag <- which.max(cross_correlation$acf)
# Match the time series based on the lag
matched_ts1 <- ts1
matched_ts2 <- ts2[(1 + max_lag):(length(ts2) + max_lag)]

Метод 2: динамическое искажение времени (DTW)
DTW — это метод, позволяющий нелинейно выравнивать временные ряды. Он находит оптимальное выравнивание, деформируя ось времени. Вот пример DTW в R:

# Load required packages
library(dtw)
# Generate two sample time series
ts1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
ts2 <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Compute DTW distance
dtw_distance <- dtw(ts1, ts2)$distance
# Find the optimal alignment path
alignment_path <- dtw(ts1, ts2)$index
# Match the time series based on the alignment path
matched_ts1 <- ts1[alignment_path[, 1]]
matched_ts2 <- ts2[alignment_path[, 2]]

Метод 3: сопоставление на основе корреляции
В этом подходе мы рассчитываем коэффициент корреляции между двумя временными рядами с разными задержками и выбираем задержку с наибольшей корреляцией. Вот пример сопоставления на основе корреляции в R:

# Generate two sample time series
ts1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
ts2 <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Compute correlations at different lags
correlations <- sapply(1:length(ts2), function(lag) {
  cor(ts1, ts2[(1 + lag):(length(ts2) + lag)])
})
# Find the lag with the highest correlation
max_lag <- which.max(correlations)
# Match the time series based on the lag
matched_ts1 <- ts1
matched_ts2 <- ts2[(1 + max_lag):(length(ts2) + max_lag)]

Сопоставление временных рядов в R важно для различных задач анализа данных. В этой статье мы исследовали три популярных метода: взаимная корреляция, динамическое искажение времени (DTW) и сопоставление на основе корреляции. Каждый метод имеет свои преимущества и ограничения, поэтому важно выбрать подходящий метод, исходя из характеристик ваших данных. Применяя эти методы, вы можете эффективно выравнивать и сравнивать временные ряды, обеспечивая более глубокое понимание и более эффективное принятие решений в ваших проектах анализа данных.

Не забудьте ознакомиться с приведенными выше полными примерами кода на R, чтобы реализовать эти методы в своих проектах!