Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 43
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Denn: siehe Bild oben.
Es gibt zwei Arten von Bildern - Häufigkeitsverteilung und Atompilz. Warum sollte die Häufigkeitsverteilung I nuklearer Pilz zur Berechnung der QC?
2. Lesen Sie, was Avals schreibt:
Es gibt eine Methode zur Schätzung des Fehlers bei der Berechnung des Spearman-Pearson-Korrelationskoeffizienten.
Es gibt eine Methode zur Schätzung der Zuverlässigkeit der Korrelationskoeffizienten von Spearman und Pearson.
Mir ist nicht bekannt, dass das Erfordernis der Normalität und die Unmöglichkeit der Berechnung der QK für die ursprünglichen Reihen erwähnt werden.
Die Art der Verteilung der Korrelationsmatrix hängt von den Eigenschaften der beiden Reihen und der Beziehung zwischen ihnen ab, d.h. sie muss nicht für alle möglichen Reihen gleich sein... Für SB ist es eine, für manche Sonneneruptionen eine andere...
Der Punkt ist, dass, wenn wir 100 Reihen von Satelliten des Typs I(0) nehmen und die QC-Verteilung für sie aufzeichnen, und dann diese Reihen in I(1) integrieren und die QC für sie aufzeichnen, die Verteilungen grundlegend unterschiedlich sein werden und I(1) überhaupt nicht den Begriff der durchschnittlichen QC hat, denn fast jede Qualitätskontrolle ist durchschnittlich..
Wenn Sie mir sagen, dass die Korrelation zwischen zwei Preisreihen I(1) 80 % beträgt, werde ich Ihnen sagen, dass die Korrelation zwischen diesen Reihen -17 % beträgt (ich habe Ihnen die Zahl von Anfang an genannt). Und wir werden beide Recht haben, nur brauche ich nicht einmal QC zu zählen, sondern nur irgendeine Zahl im Bereich -1,0 - 1,0 zu erfinden, so dass es keinen Sinn macht, über QC auf I(1) zu sprechen, wenn die Wahrscheinlichkeit eines beliebigen Wertes gleich ist.
...
Mir ist nicht bekannt, dass das Erfordernis der Normalität und die Unmöglichkeit der Berechnung der QK für die ursprüngliche Serie erwähnt werden.
Was ist, wenn es überhaupt keine Verteilung gibt? Welche Art von Fehler kann in diesem Fall vorliegen?
Vergessen Sie die Verteilung - setzen Sie die Werte in die Formel ein und berechnen Sie den Fehler und die Zuverlässigkeit der QC. Warum mit den Fingern raten?
Wenn Sie die Standardformel verwenden, ist der Fehler gering und nimmt proportional zur Wurzel aus der Zeilenlänge ab. C-4 hat das Gleiche getan, allerdings über Monte Carlo. D.h. nach dieser Verteilung können wir das Trefferintervall mit einer beliebigen Wahrscheinlichkeit (CI) berechnen, wie in diesen Formeln. Es besteht eine Diskrepanz zwischen den Formeln und den mit C-4 erzielten Ergebnissen
Wenn Sie die Standardformel verwenden, ist der Fehler gering und nimmt proportional zur Wurzel aus der Länge der Zeilen ab. C-4 hat das Gleiche getan, allerdings über Monte Carlo. D.h. nach dieser Verteilung können wir das Trefferintervall mit beliebiger Wahrscheinlichkeit (CI) berechnen, wie in diesen Formeln. Es besteht eine Diskrepanz zwischen den Formeln und den mit C-4 erzielten Ergebnissen
Noch einmal, was ist das Argument - QC KANN und MUSS aus den ursprünglichen Zeilen gezählt werden.
Was meinen Sie mit "ursprünglichen Zeilen"?)
Für I(1) können Sie?
Bei den Originalen geht das also, bei den Nicht-Quellen aber nicht?
Für I(1) kann es?
Schauen wir es uns gemeinsam an:
Da ist mein Beitrag "CC KANN und MUSS nach Quellzeilen gezählt werden". Jetzt aufgepasst, Frage - gibt es das Wort NUR in der Bedeutung von "CC DARF und MUSS NUR in den Originalzeilen gezählt werden"?)))