これは最適化の問題であり、クリエイティブな SO ユーザーが答えてくれることを願っています。
時間と型の 2 つの値を持つ大きな行列 (500 万 x 2) があります。基本的に、各「タイプ」は独自の時系列です。以下のデータは、3 つの異なる時系列 (A 用、B 用、C 用) を表しています。2000 の異なる「タイプ」があります。
mat
time type
[1,] 50 A
[2,] 50 A
[3,] 12 B
[4,] 24 B
[5,] 80 B
[6,] 92 B
[7,] 43 C
[8,] 69 C
これらの 2000 年の時系列間の相関関係を見つける最も効率的な方法は何ですか? 現在、イベントが発生した可能性のある時間ごとに異なるビンがあるマトリックスを作成しており、そのマトリックスに、そのタイムスロットで発生した各「タイプ」のイベントの数を入力しています。そのマトリックスにデータを入力した後、「タイプ」の各ペアをループして、相関関係を見つけます。これは非常に非効率的です (~5 時間)。
Rby='type'の機能に機能を実装する方法があれば、私の問題全体を解決できますか?cor
洞察をありがとう。