{"id":1161,"date":"2023-07-27T10:53:00","date_gmt":"2023-07-27T10:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/rollierende-korrelation-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T10:53:00","modified_gmt":"2023-07-27T10:53:00","slug":"rollierende-korrelation-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/rollierende-korrelation-in-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die gleitende korrelation in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Rollierende Korrelationen<\/strong> sind Korrelationen zwischen zwei Zeitreihen \u00fcber ein gleitendes Fenster. Einer der Vorteile dieser Art der Korrelation besteht darin, dass Sie die Korrelation zwischen zwei Zeitreihen im Zeitverlauf visualisieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie rollierende Korrelationen in R berechnet werden.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>So berechnen Sie rollierende Korrelationen in R<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen, der die Gesamtzahl der verkauften Produkte f\u00fcr zwei verschiedene Produkte ( <em>x<\/em> und <em>y<\/em> ) \u00fcber einen Zeitraum von 15 Monaten anzeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\ndata &lt;- data.frame(month=1:15,\n                   x=c(13, 15, 16, 15, 17, 20, 22, 24, 25, 26, 23, 24, 23, 22, 20),\n                   y=c(22, 24, 23, 27, 26, 26, 27, 30, 33, 32, 27, 25, 28, 26, 28))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows\n<\/span>head(data)\n\n  month xy\n1 1 13 22\n2 2 15 24\n3 3 16 23\n4 4 15 27\n5 5 17 26\n6 6 20 26<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um eine rollierende Korrelation in R zu berechnen, k\u00f6nnen wir die <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/zoo\/versions\/1.8-8\/topics\/rollapply\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Funktion rollapply()<\/a> aus dem <strong>Zoo-<\/strong> Paket verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion verwendet die folgende Syntax:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>rollapply(data, width, FUN, by.column=TRUE)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>data:<\/strong> Name des Datenrahmens<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>width:<\/strong> Ganzzahl, die die Breite des Fensters f\u00fcr die gleitende Korrelation angibt<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>SPASS:<\/strong> Die anzuwendende Funktion.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>by.column:<\/strong> Gibt an, ob die Funktion auf jede Spalte separat angewendet werden soll. Dies ist standardm\u00e4\u00dfig WAHR, aber um eine rollierende Korrelation zu berechnen, m\u00fcssen wir angeben, dass es FALSCH ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So verwenden Sie diese Funktion, um die rollierende 3-Monats-Korrelation der Verk\u00e4ufe zwischen Produkt <em>x<\/em> und Produkt <em>y<\/em> zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate 3-month rolling correlation between sales for <em>x<\/em> and <em>y<\/em><\/span>\nrollapply(data, width=3, <span style=\"color: #3366ff;\">function<\/span> (x) cor(x[,2],x[,3]), by.column= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> )\n\n [1] 0.6546537 -0.6933752 -0.2401922 -0.8029551 0.8029551 0.9607689\n [7] 0.9819805 0.6546537 0.8824975 0.8170572 -0.9449112 -0.3273268\n[13] -0.1889822\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion gibt die Korrelation zwischen den Verk\u00e4ufen zweier Produkte in den letzten 3 Monaten zur\u00fcck. Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Korrelation der Verk\u00e4ufe in den Monaten 1\u20133 betrug <strong>0,6546537<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Umsatzkorrelation in den Monaten 2 bis 4 betrug <strong>-0,6933752.<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Umsatzkorrelation in den Monaten 3 bis 5 betrug <strong>-0,2401922.<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen diese Formel leicht anpassen, um die rollierende Korrelation f\u00fcr einen anderen Zeitraum zu berechnen. Der folgende Code zeigt beispielsweise, wie die rollierende 6-Monats-Korrelation der Verk\u00e4ufe zwischen den beiden Produkten berechnet wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate 6-month rolling correlation between sales for <em>x<\/em> and <em>y<\/em><\/span>\nrollapply(data, width=6, <span style=\"color: #3366ff;\">function<\/span> (x) cor(x[,2],x[,3]), by.column= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> )\n\n [1] 0.5587415 0.4858553 0.6931033 0.7564756 0.8959291 0.9067715 0.7155418\n [8] 0.7173740 0.7684468 0.4541476\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion gibt die Korrelation zwischen den beiden Produktverk\u00e4ufen der letzten 6 Monate zur\u00fcck. Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Korrelation der Verk\u00e4ufe in den Monaten 1\u20136 betrug <strong>0,5587415<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Umsatzkorrelation in den Monaten 2\u20137 betrug <strong>0,4858553.<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Umsatzkorrelation in den Monaten 3\u20138 betrug <strong>0,6931033.<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kommentare<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie die folgenden Punkte, wenn Sie die Funktion rollapply() verwenden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um Korrelationen berechnen zu k\u00f6nnen, muss die <strong>Breite<\/strong> (d. h. das Dropdown-Fenster) gleich oder gr\u00f6\u00dfer als 3 sein.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">In den obigen Formeln haben wir cor(x[,2],x[3]) verwendet, da sich die beiden Spalten, zwischen denen wir Korrelationen berechnen wollten, an Position <strong>2<\/strong> und <strong>3<\/strong> befanden. Passen Sie diese Zahlen an, wenn sich die Spalten, an denen Sie interessiert sind, an unterschiedlichen Positionen befinden.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong><\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/rollende-korrelation-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So berechnen Sie die rollierende Korrelation in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Rollierende Korrelationen sind Korrelationen zwischen zwei Zeitreihen \u00fcber ein gleitendes Fenster. Einer der Vorteile dieser Art der Korrelation besteht darin, dass Sie die Korrelation zwischen zwei Zeitreihen im Zeitverlauf visualisieren k\u00f6nnen. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie rollierende Korrelationen in R berechnet werden. 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