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Statistics[CrossCorrelation] - 二つの時系列のサンプル相互相関を計算
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使い方
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CrossCorrelation(X1, X2)
CrossCorrelation(X1, X2, lags)
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パラメータ
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X1, X2
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ベクトルとして与えられた、1 変数の離散的時系列
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lags (optional)
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返すべき最大ラグ、または返すべきラグの範囲。デフォルトでは、可能なラグ全てを返します。
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説明
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効率をよくするため、離散フーリエ変換の数値計算法を用いてラグを全て一括計算します。そのため、関数に与えるデータは全て complexcons 型でなければならず、戻り値は、たとえ問題が厳密値で与えられているときでも全て浮動小数点でなければなりません。
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二つの入力時系列の長さが異なる場合、短い方の終端にゼロ詰めを行います。
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オプション
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biased、unbiased、none のうちのひとつで、デフォルトは none。scaling=biased のときは、![R[k] = C[k]/n](/support/helpjp/helpview.aspx?si=1726/file00726/math118.png) を計算し、scaling=unbiased のときは、各 ![C[k]](/support/helpjp/helpview.aspx?si=1726/file00726/math125.png) を  倍します。
このオプションが与えられたときは、scaling=unbiased または scaling=none のとき中央の値（![R[0]](/support/helpjp/helpview.aspx?si=1726/file00726/math143.png) に対応）を 1 とする出力の正規化を行いません。
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互換性
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Statistics[CrossCorrelation] コマンドは Maple 15 より導入されました。
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例
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CrossCorrelation(<1,2,1,2>,<1,2,1,2>);
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| (6.1) |
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CrossCorrelation(<1,2,1,2>,<1,2,1,2>, 2);
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| (6.2) |
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CrossCorrelation(<1,2,1,2>,<1,2,1,2>, -2..2 );
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| (6.3) |
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CrossCorrelation(<1,2,1,2>,<1,2,1,2>, 2, scaling=unbiased );
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| (6.4) |
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Statistics:-CrossCorrelation(<1, 2, 3>,<4, 5>);
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| (6.5) |
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Statistics:-CrossCorrelation(<1, 2, 3>,<4, 5, 0>);
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| (6.6) |
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Statistics:-CrossCorrelation(<4, 5>,<1,2,3>);
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| (6.7) |
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Statistics:-CrossCorrelation(<4, 5, 0>,<1,2,3>);
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| (6.8) |
CrossCorrelation は、相互コレログラムの作成に利用できます。
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L := LinearAlgebra:-RandomVector(1000, datatype=float):
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S := CrossCorrelation(1/3*(2*L[101..1000]+L[51..950]),L[1..900], 150, scaling=unbiased, raw):
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ColumnGraph(S, offset=-151, color="LightBlue", style=polygon);
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