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Guten Tag

Ich überlege mir schon seit Tagen, welcher statistische Test ich für die folgende Problemstellung anwenden sollte. Ich werde bestimmt eine Korrelation -und eine Regressionsanalyse durchführen, jedoch erhoffe ich, dass ihr noch weitergehende, "aufwändigere" bzw. informativere Tests vorschlagen könntet:

Meine Aufgabe ist es, den Einfluss von erneuerbaren Energien auf den unmittelbaren Strompreis abzuschätzen. Also man sieht z.B. dass es am Mittag mehr Sonne hat und ich möchte nun heraus finden, ob dann wirklich auch der Preis runter geht (alles Auswertungen, keine Prognosen). Ich habe die Daten, wie viel Energie von den Erneuerbaren eingespeist wurde (alle 15 Minuten) und die Daten, wie viel für den Strom geboten wurde (mehrere pro Minute); d.h. die Vektoren sind nicht gleich lang. Ich vermute, dass man für all diese Tests gleich lange Vektoren braucht? D.h. ich würde die 15 minütigen Daten wahrscheinlich auf die gleiche Anzahl Messwerte interpolieren, und dann die Tests durchführen?
Was für Modelle könnte ich anwenden? Ein ARMA Modell? Es wird ja oft gebraucht für Prognosen, aber man kann damit auch Einfluss berechnen so viel ich weiss?

Viele Grüsse und bald einen guten Start ins Wochenende

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Wow, vielen Dank für deine schnelle Antwort!!
Okay, ich verstehe deinen Punkt; ich bilde besser einen 15 minütigen Durchschnittswert der Gebote, um diesen dann mit dem Strompreis zu vergleichen.
Die Pearson-Korrelation finde ich auch sehr passend, ich werde diese bestimmt durchführen. Aber kennst du/ihr noch andere Methoden, die vielleicht aufwändiger sind, aber auch mehr Informationen liefern?
Das mit der Verzögerung ist sehr interessant, ich werde diesem Input mal nachgehen, danke!
Viele Grüsse