我在R中创建了以下函数:
timeseriesmodel <- function(N, x0, delta, variance) {
z<-cumsum(rnorm(n=N, mean=0, sd=sqrt(variance)))
t<-1:N
x<-x0+t*delta+z
return(x)}
此函数返回一个长度为“N”的向量“x”,表示带有漂移的随机游走的数据点。
就我而言:
timeseriesmodel(250,1,0,1.2)
现在我应该重复这个函数 100 次,最终得到 100 个长度为 250 的时间序列数据集。然后我必须使用这 100 个集合来估计数据集“x”的第 249 个值和第 250 个值之间的相关性。
作为R的经验不足的用户,我看不到如何有效地操纵数据并计算/估计所请求数据点的相关性。非常感谢您的帮助。