R语言对多元时间序列怎么做收敛交叉映射分析

在R语言中，对多元时间序列进行收敛交叉映射（Convergent Cross Mapping, CCM）分析通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先，你需要将多元时间序列转换成单变量形式。这通常是通过主成分分析（PCA）或者独立成分分析（ICA）降维，提取出一组独立的成分或者因子。

library(pracma)
data <- cbind(var1, var2, var3) # 假设var1, var2, var3是你的多元时间序列
components <- princomp(data)
reduced_data <- components$scores[, 1:2] # 取前两个主成分

2. **嵌入和选择超参数**：对每个独立成分应用嵌入技术，然后分别计算嵌入维度（ED）和时滞（lag）。可以选择像`TDA`包中的`findDim`和`findOptimalLag`这样的函数。

3. **构建邻接矩阵**：使用计算出的时滞，为每一个组件的时间序列构建邻接矩阵。对于CCM，通常使用的是格兰杰因果性检验（Granger causality）。

4. **CCM测试**：对于每个可能的源（即可能的原因）和目标（即可能的结果），执行CCM测试，看是否可以从源中恢复目标的滞后状态。R包`ccm`提供了一个方便的函数来进行这种测试。

5. **同步一致性分析**：检查同步一致性指标，如Synchronization Error (SE) 和 Reconstruction Error (RE)，判断是否存在稳定的关系。

library(ccm)
results <- ccm(reduced_data[, 1], reduced_data[, 2], lags = lag, dim = ed)
is_causal <- results$sync_error

6. **解读结果**：如果`is_causal`为TRUE，并且同步误差(se)较小，则说明存在因果关系。注意，由于CCM是一种非参数方法，可能会发现某些看似因果的关联可能是巧合，所以需要结合领域知识进行判断。