¿Cómo encontrar similitudes entre series de tiempo?

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En el siguiente ejemplo, tengo un marco de datos que consiste en una serie temporal de mediciones de temperatura del agua registradas a 5 profundidades en el océano donde cada valor Tempcorresponde a la fecha DateTimey la profundidad Depth.

set.seed(1)
Temp <- rnorm(43800,sd=20)
AirT <- rnorm(8760,sd=20)
Depth <- c(1:5)

DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), 
           to=as.POSIXct("2010-12-31 23:00"), length=8760)
Time <- as.POSIXct(DateTime, format = "%Y-%m-%d %H:%M")

DatT <- data.frame(Temp)

## bind together
FinalDat <- cbind(DatT, Date = rep(Time,5))

FinalDat <- cbind(FinalDat, AirT = rep(AirT, 5),
                  Depth = rep(Depth, each = 8760),
                  Doy = as.numeric(format(Time,format = "%j")),
                  DecTime = rep(seq(1,366, length = 8760),5))

A partir de esto, me gustaría encontrar la similitud entre la temperatura del aire ( AirT) y la temperatura del agua a estas diferentes profundidades. Puedo calcular la correlación entre la temperatura del aire y la temperatura del agua para las diferentes profundidades, lo que muestra que la correlación disminuye con la profundidad, sin embargo, estoy buscando un método más sofisticado (que no sea recibir un solo valor para cada serie de tiempo). ¿Alguien puede sugerir un método apropiado para lograr esto?

Aquí hay una versión reducida de mi data.frame (FinalDat):

       Temp       Date     AirT Depth
1    3.4069 2011-01-01  6.52710   0.5
2    3.2165 2011-01-08  6.77050   0.5
3    3.5630 2011-01-15  6.61410   0.5
4    3.8027 2011-01-22 -2.94440   0.5
5    3.7328 2011-01-29 -2.92900   0.5
6    4.1008 2011-02-05 12.74800   0.5
7    5.1825 2011-02-12  8.91900   0.5
8    5.0460 2011-02-19  4.43910   0.5
9    5.6156 2011-02-26  8.58090   0.5
10   5.5237 2011-03-05  1.56630   0.5
11   5.5110 2011-03-12  7.94470   0.5
12   6.5645 2011-03-19 -0.25485   0.5
13   7.8872 2011-03-26  4.11280   0.5
14   8.9096 2011-04-02 12.88700   0.5
15  10.8740 2011-04-09  6.34800   0.5
16  10.9600 2011-04-16  9.44190   0.5
17  14.6930 2011-04-23 12.37300   0.5
18  15.1330 2011-04-30 11.40200   0.5
19  14.2740 2011-05-07 14.48400   0.5
20  14.5670 2011-05-14  5.68590   0.5
21  14.0330 2011-05-21  8.36570   0.5
22  13.3870 2011-05-28 11.03900   0.5
23  16.5560 2011-06-04 13.10300   0.5
24  16.4140 2011-06-11  7.56720   0.5
25  16.2590 2011-06-18 12.02400   0.5
26  16.5120 2011-06-25 11.43100   0.5
27  17.9290 2011-07-02  8.75940   0.5
28  18.7150 2011-07-09 13.06100   0.5
29  19.4970 2011-07-16 14.96000   0.5
30  17.7090 2011-07-23 10.06100   0.5
31  19.5090 2011-07-30 11.76200   0.5
32  20.4780 2011-08-06 12.56800   0.5
33  17.8850 2011-08-13 16.93200   0.5
34  17.7440 2011-08-20 14.82700   0.5
35  18.1400 2011-08-27 12.14800   0.5
36  17.0460 2011-09-03 17.19700   0.5
37  16.5960 2011-09-10 18.45800   0.5
38  15.6430 2011-09-17 13.07600   0.5
39  14.9960 2011-09-24 13.19300   0.5
40  16.9880 2011-10-01 20.17800   0.5
41  14.5380 2011-10-08 10.92600   0.5
42  14.3770 2011-10-15  9.64180   0.5
43  12.6210 2011-10-22 11.71200   0.5
44  11.7810 2011-10-29  7.32770   0.5
45  11.8270 2011-11-05 11.15600   0.5
46  10.9790 2011-11-12 11.30000   0.5
47  10.3410 2011-11-19 10.77100   0.5
48   9.6291 2011-11-26  6.81090   0.5
49   8.5466 2011-12-03  9.11540   0.5
50   7.1007 2011-12-10  3.52720   0.5
51   6.3081 2011-12-17  0.32245   0.5
52   6.1304 2011-12-24  5.40000   0.5
53   6.1974 2011-12-31 11.93100   0.5
54   3.2471 2011-01-07  0.44508   4.0
55   3.4851 2011-01-14  8.43040   4.0
56   3.8537 2011-01-21 -2.26530   4.0
57   3.8496 2011-01-28  1.33950   4.0
58   3.8461 2011-02-04 10.18700   4.0
59   4.7892 2011-02-11  6.91330   4.0
60   5.1160 2011-02-18  5.30300   4.0
61   5.4236 2011-02-25 10.40700   4.0
62   5.3190 2011-03-04  3.63990   4.0
63   5.5318 2011-03-11  5.49690   4.0
64   6.0956 2011-03-18  2.12060   4.0
65   6.7955 2011-03-25  5.66700   4.0
66   8.5056 2011-04-01 12.13400   4.0
67   9.8450 2011-04-08  6.11440   4.0
68  10.7220 2011-04-15  9.85800   4.0
69  11.3970 2011-04-22 11.39300   4.0
70  12.6660 2011-04-29  9.54510   4.0
71  13.6370 2011-05-06 12.99600   4.0
72  14.7530 2011-05-13  8.83800   4.0
73  13.8210 2011-05-20  8.81900   4.0
74  13.5120 2011-05-27 10.80500   4.0
75  14.2630 2011-06-03 11.08700   4.0
76  15.6330 2011-06-10  7.20970   4.0
77  15.5290 2011-06-17 10.11400   4.0
78  16.6340 2011-06-24 11.29400   4.0
79  17.4820 2011-07-01 11.43900   4.0
80  17.8620 2011-07-08 13.29700   4.0
81  18.8970 2011-07-15 11.61900   4.0
82  17.4720 2011-07-22 12.73800   4.0
83  17.8640 2011-07-29 14.95600   4.0
84  17.6610 2011-08-05 16.48600   4.0
85  17.4880 2011-08-12 16.06000   4.0
86  17.5980 2011-08-19 11.38900   4.0
87  17.8150 2011-08-26 10.69200   4.0
88  16.7470 2011-09-02 14.71100   4.0
89  16.0230 2011-09-09 14.09600   4.0
90  15.5350 2011-09-16 13.03500   4.0
91  15.0200 2011-09-23 11.81800   4.0
92  15.1200 2011-09-30 14.49800   4.0
93  15.0590 2011-10-07 10.76800   4.0
94  14.5790 2011-10-14 13.91800   4.0
95  12.7810 2011-10-21  8.84760   4.0
96  11.9060 2011-10-28  8.37600   4.0
97  11.7150 2011-11-04 12.57400   4.0
98  11.1170 2011-11-11 11.26200   4.0
99  10.3560 2011-11-18 11.11100   4.0
100  9.8484 2011-11-25 12.91700   4.0
101  8.7573 2011-12-02  2.43560   4.0
102  7.2890 2011-12-09  5.87070   4.0
103  6.4547 2011-12-16  2.31850   4.0
104  6.0336 2011-12-23 11.12900   4.0
105  6.2363 2011-12-30  4.78220   4.0
106  3.4241 2011-01-06  2.92880   6.0
107  3.4075 2011-01-13  9.59030   6.0
108  3.9650 2011-01-20 -1.45990   6.0
109  3.9061 2011-01-27  3.49050   6.0
110  3.8072 2011-02-03  6.15450   6.0
111  4.7597 2011-02-10  8.87270   6.0
112  4.9920 2011-02-17  4.61980   6.0
113  5.1485 2011-02-24  7.66730   6.0
114  5.4556 2011-03-03 -0.73976   6.0
115  5.4305 2011-03-10  9.08700   6.0
116  5.9204 2011-03-17  6.57230   6.0
117  6.4393 2011-03-24  4.21580   6.0
118  6.7361 2011-03-31  9.55530   6.0
119  8.9556 2011-04-07 10.24900   6.0
120 10.7240 2011-04-14  8.15550   6.0
121 10.4810 2011-04-21  9.75940   6.0
122 10.6310 2011-04-28  6.43770   6.0
123 13.2840 2011-05-05 10.70900   6.0
124 14.1380 2011-05-12  9.11810   6.0
125 13.7850 2011-05-19  8.26810   6.0
126 13.6800 2011-05-26 11.65000   6.0
127 13.8950 2011-06-02 13.10500   6.0
128 13.8530 2011-06-09 11.09500   6.0
129 14.6830 2011-06-16 12.63000   6.0
130 15.3570 2011-06-23 12.66100   6.0
131 15.5860 2011-06-30  9.57130   6.0
132 16.2190 2011-07-07 13.84300   6.0
133 16.1140 2011-07-14 10.93200   6.0
134 17.1240 2011-07-21 13.44100   6.0
135 17.2110 2011-07-28 13.41700   6.0
136 16.9800 2011-08-04 14.81500   6.0
137 17.4610 2011-08-11 16.33900   6.0
138 17.5690 2011-08-18 10.04300   6.0
139 17.3600 2011-08-25 11.87600   6.0
140 16.6180 2011-09-01 11.71000   6.0
141 16.1330 2011-09-08 11.84600   6.0
142 15.6770 2011-09-15 12.17800   6.0
143 15.1640 2011-09-22 11.90200   6.0
144 14.8160 2011-09-29 17.07200   6.0
145 15.0100 2011-10-06 13.21700   6.0
146 14.4410 2011-10-13 12.01300   6.0
147 13.0510 2011-10-20  3.75340   6.0
148 12.0580 2011-10-27  8.76700   6.0
149 11.6430 2011-11-03 13.96900   6.0
150 11.1400 2011-11-10 13.03200   6.0
151 10.5090 2011-11-17  8.26000   6.0
152  9.8690 2011-11-24 12.02100   6.0
153  8.9167 2011-12-01  9.64050   6.0
154  7.3953 2011-12-08  4.99180   6.0
155  6.5533 2011-12-15  3.73240   6.0
156  5.9886 2011-12-22 12.69300   6.0
157  6.3341 2011-12-29  7.12550   6.0
158  3.4249 2011-01-05  5.66070   8.0
159  3.4232 2011-01-12  4.42930   8.0
160  3.9632 2011-01-19  0.04384   8.0
161  3.9203 2011-01-26  5.33010   8.0
162  3.7569 2011-02-02  4.74030   8.0
163  4.6606 2011-02-09  6.48010   8.0
164  4.9632 2011-02-16  5.92770   8.0
165  4.9742 2011-02-23  7.15490   8.0
166  5.3302 2011-03-02  1.52250   8.0
167  5.3380 2011-03-09  6.46400   8.0
168  5.7341 2011-03-16  6.49500   8.0
169  6.1663 2011-03-23  4.01320   8.0
170  6.1420 2011-03-30 10.23300   8.0
171  7.1226 2011-04-06 12.10300   8.0
172  8.4905 2011-04-13  5.66120   8.0
173  8.7548 2011-04-20  7.94430   8.0
174  8.7160 2011-04-27  9.66080   8.0
175 10.1360 2011-05-04  5.13940   8.0
176  9.6597 2011-05-11 12.00800   8.0
177 12.8610 2011-05-18 13.42900   8.0
178 13.1300 2011-05-25  7.96200   8.0
179 13.6080 2011-06-01  8.94920   8.0
180 13.4880 2011-06-08 10.58700   8.0
181 13.6130 2011-06-15 14.82200   8.0
182 13.4320 2011-06-22 13.28300   8.0
183 13.3850 2011-06-29 10.09900   8.0
184 13.1230 2011-07-06 14.30500   8.0
185 13.2270 2011-07-13 13.44700   8.0
186 13.3370 2011-07-20 13.27900   8.0
187 13.4860 2011-07-27 16.17600   8.0
188 14.1970 2011-08-03 15.40500   8.0
189 14.0740 2011-08-10 11.20800   8.0
190 14.2160 2011-08-17 10.92000   8.0
191 14.7250 2011-08-24 13.57000   8.0
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400  5.8429 2011-08-27 12.14800  16.0
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594  5.5361 2011-05-17 12.02200  24.0
595  5.5549 2011-05-24  9.37830  24.0
596  5.5721 2011-05-31  7.85870  24.0
597  5.5697 2011-06-07  9.30420  24.0
598  5.5709 2011-06-14 10.07000  24.0
599  5.5695 2011-06-21 15.00500  24.0
600  5.5792 2011-06-28 13.74500  24.0
601  5.5783 2011-07-05 17.47700  24.0
602  5.5969 2011-07-12 15.32100  24.0
603  5.6055 2011-07-19 13.27000  24.0
604  5.6135 2011-07-26 11.90700  24.0
605  5.6078 2011-08-02 17.43300  24.0
606  5.6343 2011-08-09 13.26100  24.0
607  5.6386 2011-08-16 13.34400  24.0
608  5.6365 2011-08-23 16.62600  24.0
609  5.6493 2011-08-30 13.30700  24.0
610  5.6607 2011-09-06 14.72500  24.0
611  5.6561 2011-09-13 14.77800  24.0
612  5.6629 2011-09-20 15.70200  24.0
613  5.6921 2011-09-27 11.22700  24.0
614  5.6948 2011-10-04 13.29700  24.0
615  5.6826 2011-10-11 16.68600  24.0
616  5.7206 2011-10-18  7.88400  24.0
617  5.7105 2011-10-25 13.14200  24.0
618  5.6953 2011-11-01 13.24000  24.0
619  5.7325 2011-11-08 10.43400  24.0
620  5.7176 2011-11-15  9.17300  24.0
621  5.7275 2011-11-22  9.06990  24.0
622  5.7293 2011-11-29 12.74600  24.0
623  5.7733 2011-12-06  4.43310  24.0
624  6.7186 2011-12-13  9.05250  24.0
625  5.8346 2011-12-20  7.67070  24.0
626  5.9464 2011-12-27 10.47900  24.0
KatyB
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Respuestas:

5

Lo que tiene es K (5) Grupos donde tiene una serie dependiente (temperatura del agua) y una independiente (temperatura del aire). Este problema se llama análisis de series temporales transversales agrupadas. Construya un modelo separado de Función de transferencia (ARMAX) para cada uno de los K grupos. Identifique un modelo común (resistente a valores atípicos) que sea apropiado. Estime ese modelo globalmente usando todos los datos y luego realice una prueba F para probar la hipótesis de un conjunto común de parámetros. Al encontrar un valor F estadísticamente significativo, examine los coeficientes para determinar qué grupos (de la K) son similares. Mi investigación actual ha sido desarrollar una prueba automática para esto y la tenemos operativa en una versión beta actual de AUTOBOX ( http://www.autobox.com) Estaré encantado de demostrárselo, publique sus datos. Al descubrir cómo AUTOBOX realiza esta prueba, es posible que pueda programarla usted mismo o al menos tener un "destino". Espero que esto ayude.

COMENTARIOS ADICIONALES UTILIZANDO LOS DATOS DE KATE:

Tomé los primeros 4 grupos (profundidad de .5,4,6 y 8) y usé los primeros 52 valores para construir este análisis de ejemplo. Los siguientes son 4 gráficos que representan la Y (temperatura del agua) y la X (temperatura del aire) a lo largo del tiempo para las 4 profundidades; profundidad1; ingrese la descripción de la imagen aquí; profundidad 2; ingrese la descripción de la imagen aquí; profundidad 3; ingrese la descripción de la imagen aquíy profundidad 4; ingrese la descripción de la imagen aquí. Un análisis de la relación interna de Y versus X arrojó un modelo típico de la formaingrese la descripción de la imagen aquí. Elegí agregar otro término AR al ruido para propósitos de una expresión más general. Los cuatro ejemplos están significativamente influenciados por las anomalías, por lo que se podría argumentar / sugerir que se debe continuar con series ajustadas de forma atípica o series eliminadas por intervención, es decir, "series limpias". Para fines de presentación aquí, esto no se hizo. Ahora procedimos a estimar el "modelo típico" para cada uno de los 4 conjuntos de datos Y para el compuesto. Esto rindió ingrese la descripción de la imagen aquí. La prueba F es simplemente la prueba de Chow para parámetros constantes http://en.wikipedia.org/wiki/Chow_test que arrojó una F. significativa. La prueba de Chow simplemente resume el error sos de cada uno de los 4 casos (cada uno con 52 valores) y lo compara con el error sos para el compuesto (208 valores). Espero que esto ayude.

IrishStat
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Muchas gracias por tus comentarios. Mis datos se han agregado a la pregunta anterior.
KatyB
3

La "similitud" depende del problema. Por lo que escribe, tengo la sensación de que la estimación de los espectros cruzados y la coherencia podría ser una buena manera de proceder, al menos si sus series son estacionarias y lo suficientemente largas. Otras referencias que tengo a mano y que pueden o no ser relevantes para su problema son:

Coca-Cola, Geoffrey y Tsao, Min (2010). Modelos de mezcla de efectos aleatorios para agrupar series de carga eléctrica . Journal of Time Series Analysis 6: 451-464.

Warren Liao, T (2005). Agrupación de datos de series temporales: una encuesta . Reconocimiento de patrones 11: 1857-1874.

F. Tusell
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1
¡Gracias por la edición! No sabía cómo formatear las referencias. Se ve mucho mejor ahora.
F. Tusell
0

El espectro cruzado es solo la transformación de Fourier de la función de correlación cruzada. La correlación cruzada debe ser alta en el retraso 0 y puede disminuir a medida que aumenta la diferencia de tiempo entre las series. Esto debe hacerse si ambas series son estacionarias. Si hay tendencias o cambios estacionales en la temperatura, podría ajustar las tendencias temporales o las funciones del coseno a las dos series y buscar similitudes en los coeficientes del modelo. Para las series estacionarias, se podría hacer lo mismo para los modelos ARMA instalados. ¿Las series que mejor se ajustan tienen los mismos pedidos p y q? Si es así, ¿qué tan cerca están las estimaciones de los parámetros?

Michael R. Chernick
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No es obvio para mí que la correlación cruzada debería ser alta en el retraso 0 en este caso particular. Esperaría que la temperatura en aguas profundas tenga una correlación contemporánea muy baja con la temperatura del aire, por ejemplo, incluso si las observaciones semanales son promedios. Puede darse el caso de que las correlaciones en rezagos diferentes a cero sean mayores. Esperaría que la temperatura del aire conduzca la temperatura del agua para profundidades relativamente bajas en la escala de tiempo semanal.
F. Tusell
El contenido de calor de la capa superior del agua bien mezclada debe integrar el flujo de calor de la atmósfera, que incluye el flujo de calor radiativo del sol y el flujo de calor sensible y latente con la atmósfera. Por lo tanto, la relación entre la temperatura del aire y del océano podría ser bastante compleja. Le recomendé mirar la serie de tiempo cuidadosamente para ver lo que su ojo detecta antes de realizar cualquier análisis estadístico, y también leer sobre los flujos de calor aire-mar y la capa mixta del océano. Mejor aún, hable con alguien que trabaje en esto.
KAE