İki periyodik zaman serisi arasındaki faz farkını nasıl tahmin edebilirim?

Her biri 6 yıl olan 2 günlük zaman serim var. Gürültülü olsa da, her ikisi de açıkça periyodiktir (~ 1 yıl sıklıkta), ancak faz dışı gibi görünmektedir. Bu zaman serileri arasındaki faz farkını tahmin etmek istiyorum.

Her bir zaman serisine formunun eğrilerini ve b için iki farklı değeri karşılaştırmayı düşündüm, ancak daha zarif ( ve titiz!). Ayrıca, mümkünse, faz farkı tahminimdeki belirsizlik hakkında bir tür fikre sahip olmayı tercih ederim. $a\sin(\frac{2\pi}{365}t - b)$

Güncelleme :

İki zaman serisinin grafiği

Gölgeli bölgeler% 95 CI'dir.

İki zaman serisi arasındaki örnek çapraz korelasyon: İki zaman serisi arasında örnek çapraz korelasyon

time-series fourier-transform

— Paul Keating
kaynak

Bir komplo ilginç ve potansiyel olarak yardımcı olacaktır. İki seri sinüzoidal ne kadar yakın?

— kardinal

Merhaba Kardinal. Bir komplo var, ama maalesef yüklemek için 10 itibar puanına ihtiyacım var! Bu olur olmaz bunu yapacağım. Zaman serileri sıcaklık ve bitki örtüsü büyümesi ile ilgilidir, bu nedenle gürültülü olmasına rağmen oldukça tutarlı mevsimsel davranışları takip edin. Arsaları görmeden, bu soruna nasıl yaklaşacağınız hakkında düşünceleriniz var mı?

— Paul Keating

Evet. Birkaç fikrim var, ama neyle uğraştığınız hakkında daha iyi bir fikre sahip olmak için önce bir komplo görmek istiyorum. planınızı imgur'a yüklerseniz ve bağlantıyı sağlamak için yayını düzenlerseniz, görüntüyü satır içine koymak için tekrar düzenleyebilirim. Temsilci yakında gelecek. Siteye hoş geldiniz.

— kardinal

Bazı nedenlerden dolayı, belki şu anda sakat olan makinem, bir bağlantıyı tıklayamıyorum veya bir çizim göremiyorum.

— jbowman

İlk hızlı ve kirli bir kontrol olarak, iki seri arasındaki örnek çapraz korelasyonu çizmeyi ve zirveyi bulmayı denediniz mi? Bazı ilginç süreksizlikler vardır, örneğin, Şubat 2005 ya da öylesine ilk serilerde.

— kardinal

Bu çok problemli çapraz spektral analiz için iyidir. Daha sonra, tüketici fiyatlarını (farklılıklar halinde) ve petrol fiyatını kullanan ve tutarlılığı (kabaca, frekans bandı tarafından kırılan kare bir korelasyon katsayısı) ve fazı (yine radyan cinsinden gecikme, frekans bandı ile) tahmin eden bir kod örneğiniz var.

Crudo <- dget(file="Crudo.dge")
IPC <- dget(file="ipc2001.dge")[,1]
dIPC <- diff(IPC)
datos <- ts.union(dIPC,
           Crudo)
datos <- window(datos,
           start=c(1979,1),
           end=c(2002,1))
sp <- spectrum(datos,
           main="Petróleo e IPC",
           spans=rep(3,5))
par(mfrow=c(2,1))
plot(sp,plot.type="coh")
plot(sp,plot.type="phase")

Bunlar son talimatlar tarafından üretilen grafiklerdir. Bunu muhtemelen kurulumunuza uyarlayabilirsiniz. resim açıklamasını buraya girin

— F. Tusell
kaynak