Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 43
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Porque: véase la imagen de arriba.
Hay dos tipos de imágenes: la distribución de frecuencias y el hongo nuclear. ¿Por qué la distribución de frecuencias I nuclear hongo para calcular QC?
2. Lee lo que escribe Avals:
Existe un método para estimar el error en el cálculo del coeficiente de correlación de Spearman-Pearson.
Existe un método para estimar la fiabilidad de los coeficientes de correlación de Spearman y Pearson.
No conozco ninguna mención al requisito de normalidad y a la imposibilidad de calcular el QC para la serie original.
El tipo de distribución de la matriz de correlación depende de las propiedades de ambas series y de la relación entre ellas, es decir, no tiene por qué ser la misma para todas las series posibles... Para SB es uno, para algunas erupciones solares otro...
La cuestión es que si tomamos 100 series de satélites del tipo I(0) y trazamos la distribución de QC para ellos, y luego integramos estas series en I(1) y trazamos el QC para ellos, las distribuciones serán fundamentalmente diferentes e I(1) no tendrá la noción de QC promedio en absoluto, porque casi cualquier control de calidad será medio..
Si tú me dices que la correlación entre dos series de precios I(1) es del 80% - yo te diré que la correlación entre estas series es del -17% (te he dado el número desde cero). Y ambos tendremos razón, sólo que yo no necesito ni siquiera contar el CC, sino sólo inventarme cualquier número en el rango -1,0 - 1,0, por lo que no tiene sentido hablar de CC en I(1) si la probabilidad de cualquier valor es igual.
...
No conozco ninguna mención al requisito de normalidad y a la imposibilidad de calcular el control de calidad para la serie original.
¿Y si no hay ninguna distribución? ¿Qué tipo de error puede haber en este caso?
Olvídese de la distribución: ponga los valores en la fórmula y calcule el error y la fiabilidad del control de calidad. ¿Por qué adivinar con los dedos?
Si se utiliza la fórmula estándar, el error es pequeño y disminuye proporcionalmente a la raíz de la longitud de la fila. El C-4 en realidad hizo lo mismo pero a través de monte carlo. Es decir, según esa distribución podemos calcular el intervalo de aciertos con cualquier probabilidad (CI), como en esas fórmulas. Existe una discrepancia entre las fórmulas y los resultados obtenidos por C-4
Si se utiliza la fórmula estándar, el error es pequeño y disminuye proporcionalmente a la raíz de la longitud de las filas. El C-4 en realidad hizo lo mismo pero a través de Montecarlo. Es decir, según esa distribución podemos calcular el intervalo de aciertos con cualquier probabilidad (CI), como en esas fórmulas. Existe una discrepancia entre las fórmulas y los resultados obtenidos por C-4
Una vez más, cuál es el argumento - QC puede y debe contarse a partir de las filas originales.
¿Qué quiere decir con "filas originales"?)
Para I(1) se puede?
Entonces, ¿se puede para los originales, pero no para los no originales?
Para I(1) ¿puede?
Veámoslo juntos:
Ahí está mi post "CC PUEDE y DEBE contarse por filas de origen". Ahora preste atención, pregunta - ¿hay la palabra SOLO en el significado de "CC PUEDE y DEBE ser contado SOLO en las filas originales"))