Biwavelet: получить корреляцию из когерентного анализа
Я использую пакет biwavelet в R для анализа вейвлет-когерентности. Я заинтересован в получении корреляции (rsq) между двумя временными рядами на каждом временном шаге. Я использую
wtc.obj$rsq
команда, которая возвращает матрицу со столбцами, равными количеству временных шагов в моем временном ряду, но 35 строк. Я не уверен, что указывает каждая строка, или как интерпретировать эту матрицу. Любая помощь будет оценена.
wtc.obj <- wtc(cbind(seq(1,10,1),log(out_temp)), cbind(seq(1,10,1),water_temp), nrands=300)
РЕДАКТИРОВАТЬ: данные из временного ряда dput 1 (первые 10 строк) - I log transform при запуске функции wtc
out_temp <- c(16733551588.5339, 16870453377.5994, 16772151897.9109, 16728321668.6624,
18436978257.3136, 16846726183.718, 16726205228.4934, 15864317293.7725,
17741474399.0609, 16737589895.4835)
временной ряд 2 (первые 10 строк)
water_temp <- c(4.91, 4.65, 4.85, 7.28, 3.21, 3.03, 2.33, 3.61, 4.75, 2.99)
Матрица RSQ из этого подмножества
structure(c(0.88811122950383, 0.883005701601978, 0.878120064019507,
0.871218670458293, 0.862871890404607, 0.849780856651561, 0.840171059917514,
0.829232598943086, 0.811227300687161, 0.796653906504197, 0.878693836960343,
0.872034301656082, 0.866106223420483, 0.859558992869246, 0.852443544668167,
0.840184634073849, 0.827708800659723, 0.811408370380922, 0.788425832549514,
0.772792192041626, 0.855370796300556, 0.843632447822571, 0.83347989490027,
0.82502778304639, 0.817143933084284, 0.803518294348461, 0.786136691605393,
0.762216446396908, 0.734098629192821, 0.720678074329317, 0.820886442250837,
0.801007780631502, 0.783872172267905, 0.771785540072379, 0.761925141232704,
0.745772620239666, 0.722008778765105, 0.688727955307826, 0.656285165868401,
0.649397618795314, 0.778783676688075, 0.748508440655847, 0.722221842446535,
0.705146362196499, 0.692592835090724, 0.673639897529668, 0.642806785244917,
0.599135162886376, 0.563562916220616, 0.567083941737865, 0.73879043910938,
0.698067627624491, 0.662173684644483, 0.639492210729284, 0.624029985615804,
0.602844549692042, 0.565448685551128, 0.511410316678153, 0.472697038937781,
0.486799890264125, 0.714442234122642, 0.666418315719431, 0.623191992054625,
0.595588030567084, 0.577735144515651, 0.555785176155343, 0.514039160319749,
0.451499228449641, 0.407768394703545, 0.426752291137762, 0.714297446948971,
0.66420238067957, 0.618056304220161, 0.587592642193242, 0.568708099912014,
0.548156040715463, 0.505870129160218, 0.439211545851626, 0.388914491010902,
0.403664274336693, 0.735670285655772, 0.688140502032425, 0.643438413055784,
0.612663235117296, 0.594432527004536, 0.577262471111257, 0.53845986672713,
0.473628467143225, 0.418475083414332, 0.42245896430964, 0.767160302402965,
0.724247590757992, 0.683226594941654, 0.653695114654581, 0.636935449729284,
0.623530143950479, 0.590354098223849, 0.532020189464932, 0.476482045338038,
0.46930594464708), .Dim = c(10L, 10L))