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J-GLOBAL ID：201702289707101799   整理番号：17A1439284

時系列データにおける関連性評価のための新しい二次元相関係数【Powered by NICT】

A novel two-dimensional correlation coefficient for assessing associations in time series data

著者 (1件)： Dikbas Fatih (Civil Engineering Department, Pamukkale University, Denizli, Turkey)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 37  号： 11  ページ： 4065-4076  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0905A  ISSN： 0899-8418  CODEN： IJCLEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二変数間の線形関係を評価するための計算された広く使用されているPearson相関係数は,特に周期的変数の比較における誤った結果を導く可能性がある。単一相関係数は全体的な依存性構造の尺度を提供し,一般的に変数間の局所的な差(例えば個々の年の間の関係は,水文系列によって変化するであろう)を評価するための十分でないかもしれない。この欠陥の理由は,全シリーズの平均の考慮が観察を通して局所平均(例えば年間平均あるいは長い年平均か月)の変化を無視している。を比較シリーズは,各列は,調べた時間系列データのサブ期間(例えば1暦年降水量データの)を表す二次元マトリックスとして考慮した二次元水平(周期的)及び垂直(カラムワイズ)相関計算アプローチを提案した。法は垂直相関を計算する代わりに全マトリックスの平均を考慮するための水平相関とすべてのカラムの平均を計算するためのすべての列の平均(即ち局所平均)を考慮して,正規化手順を適用した。これは水平及び垂直分散を用いて比較データ行列の行と列の間の関係の程度と二次元相関の基礎を構成する共分散値の分離測定を可能にする。法は季節的及び年々変動の影響とトルコ南西部の6地点の月降水量記録を試験するための14種類の直線的に変化する仮想マトリックス,6マトリックスに適用した。結果は,開発した相関法は沈殿のような時系列データの2次元挙動を評価し,二つの時系列間の関係における季節サイクルと年々変動からの寄与の別々の評価を可能にする尺度を提供することを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *相関係数 ,  正規化 ,  月雨量 ,  線形性 ,  共分散 ,  年年変動 ,  *二次元 ,  年雨量 ,  トルコ共和国
準シソーラス用語： Pearson相関係数 ,  *時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 月降水量データ ,  時系列解析 ,  相関 ,  二次元分散 ,  二次元共分散 ,  二次元相関

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列データ ,  関連性 ,  評価 ,  相関係数