Я новичок в статистике, но практикуюсь на языке R.Теперь мне нужно выполнить некоторые статистические данные на языке Java.То, что я хочу сделать, - это анализ коинтеграции между наборами данных двух временных рядов.Моя проблема в том, что R обрабатывает закулисную реализацию вычислений, поэтому, будучи начинающим математиком, у меня возникли проблемы с реализацией этого сейчас на Java.
Просматривая в Интернете, я вижу, что есть библиотека с открытым исходным кодом для коинтеграции и тестирования, но методы, параметры и типы данных отличаются от того, к чему я привык.
Библиотека, на которую я ссылаюсь, принадлежит SuanShu.Ниже приведены классы, которые я считаю полезными.
http://www.numericalmethod.com/javadoc/suanshu/com/numericalmethod/suanshu/stats/cointegration/CointegrationMLE.html
http://www.numericalmethod.com/javadoc/suanshu/com/numericalmethod/suanshu/stats/test/timeseries/adf/package-summary.html
http://www.numericalmethod.com/javadoc/suanshu/com/numericalmethod/suanshu/stats/cointegration/JohansenTest.html
Моя цель - взять два-временные наборы данных и просто посмотрите, объединены ли они.
Например, если у меня есть следующие два массива:
int[] arr1 = new int[]{1,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50};
int[] arr2 = new int[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11};
Сначала я бы, конечно, проверил, являются ли они стационарными, используятест ADF, который достаточно прост для этой библиотеки.
double pArr1 = AugmentedDickeyFuller(arr1).pValue();
double pArr2 = AugmentedDickeyFuller(arr2).pValue();
Предполагая, что они неподвижны, я заблудился, как в дальнейшем использовать эту библиотеку.Не уверен, какие методы следует использовать дальше, и типы данных для параметров этих методов немного сбивают с толку.Я ищу, если кто-то может порадовать простой сквозной реализации простого теста для проверки коинтеграции между двумя массивами наборов данных.Я предпочел бы придерживаться библиотеки, а не пытаться воссоздать все это сам.