Uso correcto de la correlación cruzada en Climatología: el caso de la presión atmosférica entre Taití y Darwin
Palabras clave:
Correlación cruzada, estacionariedad, cointegración, correlación espuria, Crossed Correlation, stationarity, croscorrelograma, co-integration, spurious Correlation, TaitiResumen
La correlación entre dos series temporales, tanto en tiempo simultáneo, como desfasadas en el tiempo, se conoce como correlación cruzada y habitualmente se acepta emplear “croscorrelación”, proveniente el término inglés “cross-correlation”. En esta nota se discute el uso correcto de la técnica de la correlación cruzada en Climatología, enfatizando en su interpretación con un caso concreto, y en el requisito de la estacionariedad de las series, como condición previa y obligatoria a exigir para el cálculo de la croscorrelación, a menos que las series estén cointegradas. Ha sido reconocido, que muchos trabajos que incluyen las técnicas de correlación, correlación cruzada y regresión en diferentes especialidades, carecen de validez, por el descuido o desconocimiento del problema de la regresión espuria, de allí que insistir sobre este problema sea otro objetivo de esta contribución. Granger y Newbold (1974) sugieren que “cuando se modelan regresiones con series de tiempo, si el valor de R2 es mayor que el del estadístico Durbin-Watson, se debe sospechar la existencia de una relación espuria”.
Correct use of the correlation crossed in Climatology: case of the atmosphericpressure between Taití and Darwin
ABSTRACT
The correlation between two time series, both in simultaneous time and outdated over time is known as crossed correlation and it is commonly accepted as cross-correlation. This paper discusses the proper use of the technique of cross-correlation in Climatology, emphasizing its interpretation in a particular case, and the requirement of stationarity of the series, as a preliminary and required mandatory condition for calculating the cross-correlation, unless series are co-integrated. It has been recognized that many works that include the correlation crossed correlation and regression techniques, in different specialties, lack of validity by the problem carelessness or ignorance of spurious regression, hence insist on this problem is another objective of this contribution. Granger and Newbold (1974) suggest that “when regressions are modeled with time series, if the value is greater than the Durbin-Watson statistic, it must be suspected the existence of a spurious relationships”
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