R кросс-корреляция с помощью нескольких столбцов

Question

У меня есть таблица данных, как это:

> head(my_data) 
    V1 V2 V3 V4 V5 
1 36045 49933 41622 29491 34393 
2 36874 44752 44158 40561 36045 
3 45008 51964 58015 32733 29491 
4 44830 72017 60434 40347 40561 
5 48553 65470 49933 38842 32733 
6 52028 64955 44752 41622 40347 

Я уже узнал, как найти корреляцию с помощью нескольких столбцов:

> head(cor(my_data)[,]) 
      V1  V2  V3  V4  V5 
V1 1.0000000 0.4621777 0.7985130 0.9490929 0.9045297 
V2 0.4621777 1.0000000 0.8041824 0.4201712 0.1583757 
V3 0.7985130 0.8041824 1.0000000 0.7466672 0.5889458 
V4 0.9490929 0.4201712 0.7466672 1.0000000 0.8672321 
V5 0.9045297 0.1583757 0.5889458 0.8672321 1.0000000 

Я пробовал много , но не смог достичь моей цели, чтобы найти максимальную абсолютную величину для взаимной корреляции с ccf funtion среди каждой пары. Большое спасибо за все ваши ответы!

Answer 1

mat 
#   V1 V2 V3 V4 V5 
# [1,] 36045 49933 41622 29491 34393 
# [2,] 36874 44752 44158 40561 36045 
# [3,] 45008 51964 58015 32733 29491 
# [4,] 44830 72017 60434 40347 40561 
# [5,] 48553 65470 49933 38842 32733 
# [6,] 52028 64955 44752 41622 40347 

class(mat) 
# [1] "matrix" 

combins <- combn(colnames(mat), 2) 

a1 <- apply(combins, 2, 
      FUN = function(x){ccf(mat[, x[1]], mat[, x[2]])}) 

abs_max_ccf <- unlist(lapply(a1, function(x) abs(max(x$acf)))) 

names(abs_max_ccf) <- apply(combins, 2, function(x) paste0(x[1], x[2], collapse = '')) 

abs_max_ccf 
#  V1V2  V1V3  V1V4  V1V5  V2V3  V2V4  V2V5  V3V4  V3V5  V4V5 
# 0.7460529 0.4450512 0.5167570 0.4672099 0.8028452 0.4944933 0.5220862 0.4076768 0.2884272 0.8494897 

Проверка Результаты: Извлечь две колонны из mat: V1 и V2 и выполнять абсолютный максимум CCF.

abs(max(ccf(mat[, "V1"], mat[, "V2"])$acf)) 
# [1] 0.7460529