Comparação usando correlação cruzada [fechado]

1. Como você interpreta os resultados da correlação cruzada?
2. Como você compara a semelhança entre dois sinais?
3. O que é correlação cruzada usada para?
4. O que é um bom valor de correlação cruzada?

Como você interpreta os resultados da correlação cruzada?

Se a inclinação for positiva, a correlação cruzada será positiva; Se houver uma inclinação negativa, a correlação cruzada é negativa. Isso ajuda a identificar lags (ou leads) importantes no processo e é útil para aplicação quando há preditores em um modelo ARIMA.

Como você compara a semelhança entre dois sinais?

Para medir a semelhança entre dois sinais temporais, você pode tentar usar o tempo dinâmico de deformação (DTW). DTW constrói uma matriz de distância entre os dois sinais e tenta encontrar uma distância mínima dos dois sinais. Se os dois sinais forem idênticos, a distância é zero.

O que é correlação cruzada usada para?

Correlação cruzada é usada para avaliar a semelhança entre os espectros de dois sistemas diferentes, por exemplo, um espectro de amostra e um espectro de referência. Esta técnica pode ser usada para amostras onde as flutuações de fundo excedem as diferenças espectrais causadas por mudanças na composição.

O que é um bom valor de correlação cruzada?

Correlação cruzada é geralmente usada ao medir informações entre duas séries temporais diferentes. O intervalo possível para o coeficiente de correlação dos dados da série temporal é de -1.0 a +1.0. Quanto mais próximo o valor de correlação cruzada é de 1, mais de perto os conjuntos são idênticos.