CRQA的单维和多维回归量化分析方法
摘要：回归量化分析是一种广泛应用的方法，用于表征时间序列中的模式。本文提出了一种全面的调查，以进行广泛的基于回归的分析，以量化单变量和多变量时间序列的动态结构，并捕捉底层的领导者-追随者关系的耦合特性。从最简单的自回归到最先进的多变量情况，详细介绍了回归量化分析（RQA）及其所有变种的基础知识。重要的是，我们展示了这些RQA方法如何在R中以单一计算框架下运行，使用我们的crqa 2.0软件包的最新版本。该软件包包括了几个基于回归的分析的最新进展，其中包括对多变量数据的应用以及对分类数据的改进熵计算。我们展示了我们的软件包在示例数据上的具体应用，以及对其功能的详细描述和使用指南。
作者：Moreno I. Coco, Dan M{o}nster, Giuseppe Leonardi, Rick Dale, Sebastian Wallot
论文ID：2006.01954
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2023-03-30