Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 2
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In den Büchern steht nämlich, dass QC=0 nicht bedeutet, dass die beiden fraglichen Größen nicht miteinander verbunden sind.
In den Büchern steht, dass sie nicht linear miteinander verbunden sind.
Bei dem Link, den Rosh angegeben hat, handelt es sich um den Spearmanschen Rangkorrelationskoeffizienten. So wird es berechnet. Wenn Sie die Autokorrelation sehen wollen, wird sie ein wenig anders berechnet, wie hier https://www.mql5.com/ru/code/8295
Es ist klar geworden, warum eine lineare Beziehung mit einer Korrelation verbunden ist.
Stellen Sie sich zwei BPs als Vektoren vor. Der Punkt ist, dass aus irgendeinem Grund, beschlossen, dass es keine lineare Beziehung, wenn die Vektoren orthogonal sind.
Die Orthogonalität von Vektoren ist das Null-Skalarprodukt.
Für den euklidischen Raum wird das Skalarprodukt von Vektoren wie folgt betrachtet:
Wenn also Vektoren linear unabhängig sind (gemäß der obigen Definition), ist ihre Korrelation gleich Null.
Eine andere Sache ist, dass die lineare Abhängigkeit, die als Maß für den Winkel zwischen Vektoren definiert ist, eine ziemlich schlechte Definition ist.
Ein paar Hintergrundinformationen.
Korrelation und Abhängigkeit werden oft verwechselt, weil sie im Falle von Gaußschen Verteilungen gleichwertig sind (der Beweis findet sich in jedem Lehrbuch der Mathematik), und viele Menschen glauben, dass alles auf der Welt normal verteilt ist:))
Ein weiteres häufiges Missverständnis ist die Verwechslung der Begriffe "Korrelationskoeffizient" (d. h. ein Merkmal der stochastischen Abhängigkeit zwischen Lebensdaten) und "Stichprobenkorrelationskoeffizient" (eine Schätzung - eine von vielen möglichen - des wahren SC). Das sind ganz unterschiedliche Dinge, und das eine mit dem anderen zu verwechseln, ist grundlegend falsch.
Zwei weitere Begriffe, die häufig verwechselt werden, sind die funktionale Abhängigkeit und die stochastische Abhängigkeit (auch bekannt als statistische Abhängigkeit, Regression usw.).
Wenn ich den Thread zum hundertsten Mal lese, bin ich überzeugt, dass man die Mathematik nicht einfach durch die Lektüre von einem Dutzend Lehrbüchern verstehen kann.
DARIN MÜSSEN SIE DIE PRÜFUNG BESTEHEN.
Vorzugsweise mit "ausgezeichnet":))))
Ein weiteres häufiges Missverständnis ist die Verwechslung von "Korrelationskoeffizient" (d. h. ein Merkmal der stochastischen Beziehung zwischen KI) und "Stichprobenkorrelationskoeffizient" (eine Schätzung - eine von vielen möglichen - des wahren SK). Das sind ganz unterschiedliche Dinge, und das eine mit dem anderen zu verwechseln, ist grundlegend falsch.
Nur eine kurze Lektion.
Korrelation und Abhängigkeit werden oft verwechselt, weil sie im Falle von Gaußschen Verteilungen gleichwertig sind (der Beweis findet sich in jedem Lehrbuch der Mathematik), und viele Menschen glauben, dass alles auf der Welt normal verteilt ist:))
Ein weiteres häufiges Missverständnis ist die Verwechslung der Begriffe "Korrelationskoeffizient" (d. h. ein Merkmal der stochastischen Abhängigkeit zwischen Lebensdaten) und "Stichprobenkorrelationskoeffizient" (eine Schätzung - eine von vielen möglichen - des wahren CC). Das sind ganz unterschiedliche Dinge, und das eine mit dem anderen zu verwechseln, ist grundlegend falsch.
Nachfolgend noch zwei Begriffe, die oft verwechselt werden: Abhängigkeit ist funktional und Abhängigkeit ist stochastisch (auch bekannt als statistische Abhängigkeit, Regression usw.).
Beim Lesen dieses Themas bin ich zum hundertsten Mal davon überzeugt, dass man die Mathematik nicht einfach durch die Lektüre von einem Dutzend Lehrbüchern verstehen kann.
SIE MÜSSEN DARIN EINE PRÜFUNG ABLEGEN.
Vorzugsweise mit einem "A":)))
Und wenn der Wunsch besteht, die Arbeiten zu "nutzen"?
Vergessen Sie FFT oder was auch immer.
Mehrfache Regressionen und Korrelationen.
;)
Geräusche!
Was hat das physikalische Modell der Foren damit zu tun?
Na gut, sie würden es auf einem Fondue tun, zumindest ist die Metrik des Zustandsraums dort kein Torus, sondern eine Kugel.
;) DDD
Es ist klar geworden, warum eine lineare Beziehung mit einer Korrelation verbunden ist.
Stellen Sie sich zwei GPs als Vektoren vor. Der Punkt ist, dass aus irgendeinem Grund, beschlossen, dass es keine lineare Beziehung, wenn die Vektoren orthogonal sind.
Die Orthogonalität von Vektoren ist das Null-Skalarprodukt.
Für den euklidischen Raum wird das Skalarprodukt von Vektoren wie folgt betrachtet:
- Das ist eine fast schon fertige Korrelation.
Wenn also Vektoren linear unabhängig sind (gemäß der obigen Definition), ist ihre Korrelation gleich Null.
Eine andere Sache ist, dass die lineare Abhängigkeit, die als Maß für den Winkel zwischen Vektoren definiert ist, eine ziemlich schlechte Definition ist.
Bekommt man im Institut nicht genug Aufgaben?
....
Ihre Autokorrelation wird überhaupt nicht korrekt gezählt.Es hat sich herausgestellt, dass ich ein Narr war und den Code 10 Mal überprüft habe, bevor ich ihn gepostet habe. Ich habe in Lehrbüchern nachgeschaut. Ich habe mit Matrixbeispielen mit bekannten Matrixpaketen geprüft. Insbesondere hat matcadec eine eingebaute Funktion, die ich überprüft habe, und alles hat gepasst. Aber es stellt sich als falsch heraus ...
Vielleicht können Sie mich über den richtigen Weg aufklären, bevor ich wirklich falsch liege.
Für alle Fälle https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция