Bu t\u00fcr bir korelasyonun hesaplanmas\u0131 faydal\u0131d\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bize bir zaman serisindeki de\u011ferlerin ba\u015fka bir zaman serisindeki gelecekteki de\u011ferleri tahmin edip etmedi\u011fini s\u00f6yleyebilir.<\/span> Ba\u015fka bir deyi\u015fle, bir zaman serisinin ba\u015fka bir zaman serisi i\u00e7in \u00f6nc\u00fc g\u00f6sterge olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 bize s\u00f6yleyebilir.<\/span><\/p>\n Bu t\u00fcr bir korelasyon a\u015fa\u011f\u0131dakiler de dahil olmak \u00fczere bir\u00e7ok farkl\u0131 alanda kullan\u0131l\u0131r:<\/span><\/p>\n Ekonomi:<\/strong> T\u00fcketici G\u00fcven Endeksi (CCI), bir \u00fclkenin gayri safi yurt i\u00e7i has\u0131las\u0131n\u0131n (GSY\u0130H) \u00f6nc\u00fc g\u00f6stergesi olarak kabul edilir. \u00d6rne\u011fin, belirli bir ayda CCI y\u00fcksekse GSYH’nin x<\/em> ay sonra daha y\u00fcksek olmas\u0131 muhtemeldir.<\/span><\/p>\n \u0130\u015fletmeler:<\/strong> Pazarlama harcamalar\u0131 genellikle gelecekteki i\u015fletme gelirinin \u00f6nc\u00fc g\u00f6stergesi olarak kabul edilir. \u00d6rne\u011fin, bir \u015firket bir \u00e7eyrekte pazarlamaya al\u0131\u015f\u0131lmad\u0131k derecede y\u00fcksek miktarda para harc\u0131yorsa, o zaman toplam gelirin \u00fc\u00e7<\/em> \u00e7eyrek sonra y\u00fcksek olmas\u0131 gerekir.<\/span><\/p>\n Biyoloji:<\/strong> Toplam okyanus kirlili\u011fi, belirli bir kaplumba\u011fa t\u00fcr\u00fcn\u00fcn pop\u00fclasyonunun \u00f6nde gelen g\u00f6stergesi olarak kabul edilir. \u00d6rne\u011fin, belirli bir y\u0131lda kirlilik daha y\u00fcksekse, toplam kaplumba\u011fa pop\u00fclasyonunun x<\/em> y\u0131l sonra azalmas\u0131 beklenir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnek, R’deki iki zaman serisi aras\u0131ndaki \u00e7apraz korelasyonun nas\u0131l hesaplanaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n Belirli bir \u015firket i\u00e7in toplam pazarlama harcamas\u0131n\u0131 (bin olarak) ve ard\u0131 ard\u0131na 12 ay boyunca toplam geliri (bin olarak) g\u00f6steren a\u015fa\u011f\u0131daki R zaman serisine sahip oldu\u011fumuzu varsayal\u0131m:<\/span><\/p>\n \u0130ki zaman serisi aras\u0131ndaki her gecikme i\u00e7in \u00e7apraz korelasyonu ccf()<\/b> fonksiyonunu kullanarak a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekilde hesaplayabiliriz:<\/span> <\/p>\n Bu grafik, iki zaman serisi aras\u0131ndaki farkl\u0131 gecikmelerdeki korelasyonu g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n Ger\u00e7ek korelasyon de\u011ferlerini g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00f6zdizimini kullanabiliriz:<\/span><\/p>\n Bu \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 nas\u0131l yorumlayaca\u011f\u0131n\u0131z a\u015fa\u011f\u0131da a\u00e7\u0131klanm\u0131\u015ft\u0131r:<\/span><\/p>\n Ve benzeri.<\/span><\/p>\n \u0130ki zaman serisi aras\u0131ndaki korelasyonun -2 ila 2 gecikmelerle olduk\u00e7a pozitif oldu\u011funu unutmay\u0131n; bu bize, belirli bir aydaki pazarlama harcamas\u0131n\u0131n bir ve iki ay sonraki geliri olduk\u00e7a tahmin etti\u011fini g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n Bu sezgisel olarak mant\u0131kl\u0131d\u0131r: Belirli bir aydaki y\u00fcksek pazarlama harcamalar\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki iki aydaki gelir art\u0131\u015f\u0131n\u0131n g\u00f6stergesi olmas\u0131n\u0131 bekliyoruz.<\/span><\/p>\n R’de otokorelasyon nas\u0131l hesaplan\u0131r<\/a> \u00c7apraz korelasyon , bir zaman serisi ile ba\u015fka bir zaman serisinin gecikmeli versiyonu aras\u0131ndaki benzerlik derecesini \u00f6l\u00e7menin bir yoludur. Bu t\u00fcr bir korelasyonun hesaplanmas\u0131 faydal\u0131d\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bize bir zaman serisindeki de\u011ferlerin ba\u015fka bir zaman serisindeki gelecekteki de\u011ferleri tahmin edip etmedi\u011fini s\u00f6yleyebilir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, bir zaman serisinin ba\u015fka bir zaman serisi i\u00e7in \u00f6nc\u00fc g\u00f6sterge olup […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1557","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n \u00d6rnek: R’de \u00e7apraz korelasyon nas\u0131l hesaplan\u0131r?<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data<\/span>\nmarketing <- c(3, 4, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 12, 10, 8, 8)\nrevenue <- c(21, 19, 22, 24, 25, 29, 30, 34, 37, 40, 35, 30)<\/strong><\/pre>\n #calculate cross correlation<\/span>\nccf(marketing, revenue)\n<\/strong><\/pre>\n![\"R'de](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlation-croiseer1.png\")
<\/p>\n #display cross correlation values<\/span>\nprint<\/span> (ccf(marketing, revenue))\n\nAutocorrelations of series 'X', by lag\n\n -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 \n-0.430 -0.351 -0.190 0.123 0.489 0.755 0.868 0.771 0.462 0.194 -0.061 \n 4 5 6 7 \n-0.282 -0.445 -0.492 -0.358\n<\/strong><\/pre>\n\n
Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
R’de k\u0131smi korelasyon nas\u0131l hesaplan\u0131r<\/a>
R’de kayan korelasyon nas\u0131l hesaplan\u0131r<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"