如何计算 R 中的滚动相关性？

滚动相关性又称移动相关性，可以用于分析时间序列数据中不同时间点之间的相关性。

在 R 中，可以使用 rollapply() 函数和 cor() 函数来计算滚动相关性。具体步骤如下：

1. 准备数据

在此示例中，我们将使用 AirPassengers 数据集，该数据集包含从1949年到1960年的航空客流量数据。我们将在这些数据上计算与滞后12个月的滚动相关性，以确定前一年的航空旅行是否与下一年的旅行密切相关。

data(AirPassengers)
head(AirPassengers)

2. 计算滚动相关性

使用上述准备的数据，我们现在可以计算滚动相关性。

library(zoo)
roll_corr <- rollapply(AirPassengers, 12, function(x) cor(x[-12], x[12]), by.column = FALSE, align = "right")

其中，rollapply() 函数的第一个参数是数据集，第二个参数是窗口大小（在此示例中为12个月），第三个参数是对窗口内的数据进行处理的函数（在此示例中为 cor() 函数），by.column 参数表示是否逐列处理数据，align 参数指示窗口是否右对齐。

3. 显示结果

最后，我们可以将计算出的滚动相关性绘制为折线图。

plot(roll_corr, type = "l")
abline(h = 0, lty = "dashed")

绘制的图形显示了每个时间点的滚动相关性，以及以虚线表示的零线。

以上介绍了如何计算在 R 中的滚动相关性可用于分析时间序列数据。