{"id":1163,"date":"2023-07-27T10:53:00","date_gmt":"2023-07-27T10:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-mobile-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T10:53:00","modified_gmt":"2023-07-27T10:53:00","slug":"correlazione-mobile-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione-mobile-in-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare la correlazione scorrevole in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Le correlazioni rolling<\/strong> sono correlazioni tra due serie temporali su una finestra scorrevole. Uno dei vantaggi di questo tipo di correlazione \u00e8 che puoi visualizzare la correlazione tra due serie temporali nel tempo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come calcolare le correlazioni rolling in R.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Come calcolare le correlazioni rolling in R<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente frame di dati che visualizza il numero totale di prodotti venduti per due prodotti diversi ( <em>x<\/em> e <em>y<\/em> ) in un periodo di 15 mesi:<\/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;\">Per calcolare una correlazione mobile in R, possiamo utilizzare la <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/zoo\/versions\/1.8-8\/topics\/rollapply\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">funzione rollapply()<\/a> dal pacchetto <strong>zoo<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa funzione utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>rollapply(dati, larghezza, FUN, by.column=TRUE)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dati:<\/strong> nome del frame di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>larghezza:<\/strong> numero intero che specifica la larghezza della finestra per la correlazione scorrevole<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>DIVERTIMENTO:<\/strong> la funzione da applicare.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>by.column:<\/strong> specifica se applicare la funzione a ciascuna colonna separatamente. Questo \u00e8 VERO per impostazione predefinita, ma per calcolare una correlazione mobile dobbiamo specificare che \u00e8 FALSO.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come utilizzare questa funzione per calcolare la correlazione mobile delle vendite su 3 mesi tra il prodotto <em>x<\/em> e il prodotto <em>y<\/em> :<\/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;\">Questa funzione restituisce la correlazione tra le vendite di due prodotti negli ultimi 3 mesi. Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione delle vendite nei mesi 1-3 \u00e8 stata <strong>0,6546537<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione delle vendite nei mesi 2-4 \u00e8 stata <strong>-0,6933752.<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione delle vendite nei mesi 3-5 \u00e8 stata <strong>-0,2401922.<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo facilmente modificare questa formula per calcolare la correlazione mobile per un periodo di tempo diverso. Ad esempio, il codice seguente mostra come calcolare la correlazione mobile delle vendite su 6 mesi tra i due prodotti:<\/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;\">Questa funzione restituisce la correlazione tra le vendite dei due prodotti negli ultimi 6 mesi. Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione delle vendite nei mesi 1-6 \u00e8 stata <strong>0,5587415<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione delle vendite nei mesi 2-7 \u00e8 stata <strong>0,4858553.<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La correlazione delle vendite nei mesi 3-8 \u00e8 stata <strong>0,6931033.<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Commenti<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni a mente i seguenti punti quando usi la funzione rollapply():<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La <strong>larghezza<\/strong> (cio\u00e8 la finestra a discesa) deve essere uguale o maggiore di 3 per poter calcolare le correlazioni.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nelle formule precedenti, abbiamo utilizzato cor(x[,2],x[3]) perch\u00e9 le due colonne tra cui volevamo calcolare le correlazioni erano in posizione <strong>2<\/strong> e <strong>3<\/strong> . Modifica questi numeri se le colonne che ti interessano si trovano in posizioni diverse.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlato:<\/strong><\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-correlazione-mobile-eccelle\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come calcolare la correlazione mobile in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le correlazioni rolling sono correlazioni tra due serie temporali su una finestra scorrevole. Uno dei vantaggi di questo tipo di correlazione \u00e8 che puoi visualizzare la correlazione tra due serie temporali nel tempo. Questo tutorial spiega come calcolare le correlazioni rolling in R. 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