Une corrélation nulle entre les échantillons ne signifie pas nécessairement qu'il n'y a pas de relation linéaire. - page 45
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Quel est l'intérêt de ces constructions de toute façon, QC - il caractérise la relation de deux variables aléatoires, et à un moment donné dans le temps, pas sur un intervalle quelconque. Ce dernier point n'est vrai que si les deux processus comparés sont a) stationnaires b) ergodiques, ce qui n'est absolument pas le cas pour les fonctions données, donc le QC d'échantillon comme estimation du QC réel n'a aucun sens pour elles. En d'autres termes, il faut d'abord prouver (ou du moins supposer raisonnablement) la stationnarité et l'ergodicité, et seulement ensuite substituer la série dans la formule.
J'ai toujours pensé que le CQ comptait pour la période............ Comment ça, par période ?
Pourquoi la stationnarité et l'ergodicité ?
Ils ont d'abord exigé la normalité, puis la stationnarité et l'ergodicité......
Voir mon post précédent - si sur un intervalle où nous pouvons approximer les conditions a et b
Ce n'est pas comme ça. En profondeur dans une région sauvage de l'Amazonie.... En termes simples, le coefficient de corrélation montre à quel point une courbure est similaire à une autre. Que la lune et la soucoupe sont identiques parce qu'elles sont rondes, etc. Le coefficient de corrélation compare la forme sans tenir compte de la taille. C'est tout. Rien d'autre. Tout le reste de ce qu'ils disent sur le coefficient de corrélation est une hérésie.
J'ai toujours pensé que le CQ comptait pour la période............ Qu'entendez-vous par période ?
Ce n'est pas comme ça. En profondeur dans une région sauvage de l'Amazonie.... En termes simples, le coefficient de corrélation indique dans quelle mesure une courbure est similaire à une autre. Que la lune et la soucoupe sont identiques parce qu'elles sont rondes, etc. Le coefficient de corrélation compare la forme sans tenir compte de la taille. C'est tout. Rien d'autre. Tout le reste de ce qu'ils disent sur le coefficient de corrélation est une hérésie.
la définition du QC indique qu'il décrit la relation entre deux variables aléatoires. Si nous avons affaire à des processus, nous considérons donc différentes variables aléatoires à chaque instant. Et ce n'est que s'ils ont des paramètres de distribution cohérents dans le temps (stationnarité) que nous pouvons calculer le QC d'un échantillon en remplaçant la moyenne d'ensemble (qui figure dans la formule du QC linéaire de Pearson, par exemple) par la moyenne temporelle (ergodicité). Il ne s'agit pas d'une hérésie, mais d'un travail précis sur les définitions des concepts et par conséquent sur le sens des formules.
Quant à la similitude des deux courbures, on leur applique la notion de fonction de corrélation, qui au point 0 donne le coefficient de corrélation même. Et les mêmes restrictions s'appliquent à la validité de son estimation que pour le coefficient de corrélation - l'obligation de supposer la stationnarité et l'ergodicité de l'échantillon en question. Il ne s'agit pas d'un caprice mais d'une nécessité ; sans cela, toutes les formules d'estimation perdent leur sens.
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Pour calculer kc, il faut mettre les chiffres dans la formule et rien d'autre. Si le coefficient est égal à 1, alors la forme est identique (la taille peut être différente), si -1 est une image miroir, 0 n'est pas du tout similaire. Le coefficient de corrélation ne montre rien d'autre et le calcul de la corrélation n'a rien à voir avec la normalité ou l'ergodicité et la stationnarité. Quel genre de manuels lisez-vous ?
Pour calculer kc, il faut mettre les chiffres dans la formule et rien d'autre. Si le coefficient est égal à 1, alors la forme est identique (la taille peut être différente), si -1 est une image miroir, 0 n'est pas du tout similaire. Le coefficient de corrélation ne montre rien d'autre et le calcul de la corrélation n'a rien à voir avec la normalité ou l'ergodicité et la stationnarité. Quel genre de manuels lisez-vous ?
Lecture. Le coefficient de corrélation est défini pour des variables aléatoires. Dans la formule, il y a des variables aléatoires. La figure montre des processus aléatoires. Afin d'intégrer les processus aléatoires dans la formule des variables aléatoires, des conditions spécifiques doivent être remplies. S'ils ne sont pas satisfaits, la formule ne peut être substituée. C'est aussi simple que deux kopecks.
D'où vient-il ? Où avez-vous lu ça ?
la définition du QC indique qu'il caractérise la relation entre deux variables aléatoires. Si nous avons affaire à des processus, nous considérons donc différentes variables aléatoires à chaque instant. Et ce n'est que s'ils ont des paramètres de distribution cohérents dans le temps (stationnarité) que nous pouvons calculer le QC d'un échantillon en remplaçant la moyenne d'ensemble (qui figure dans la formule du QC linéaire de Pearson, par exemple) par la moyenne temporelle (ergodicité). Il ne s'agit pas d'une hérésie, mais d'un traitement précis des définitions des concepts et, par conséquent, du sens des formules.
Quant à la similitude des deux courbures, on leur applique la notion de fonction de corrélation, qui au point 0 donne le coefficient de corrélation même. De plus, la validité de son estimation est soumise aux mêmes restrictions que celles qui s'appliquent au CQ - l'obligation de supposer la stationnarité et l'ergodicité de l'échantillon en question. Il ne s'agit pas d'un caprice mais d'une nécessité ; sans cela, toutes les formules d'estimation perdent leur sens.
D'où cela vient-il ? Où avez-vous lu ça ?
Une définition de la fonction de corrélation peut être trouvée dans n'importe quel manuel de TV&T. La notion de processus aléatoire n'y apparaît pas. La définition d'un processus aléatoire se trouve également dans les manuels : un SP est une séquence ordonnée dans le temps (ordre discret ou continu) de variables aléatoires.
Je ne comprends toujours pas)) pour I(1) QC est valide ?
Oui, elle est valide, mais l'estimation de sa formule habituelle pour un échantillon de QC linéaire est invalide car la série est non stationnaire : la moyenne, qui est incluse dans la formule, n'est pas une constante sur l'échantillon, elle dépend du temps. Pour une série stationnaire, la moyenne est constante dans le temps, et on l'estime simplement en la remplaçant par la moyenne arithmétique ; pour i(1), c'est évidemment incorrect.
Cela ne signifie pas pour autant que le QC n'existe pas - en soi, je le répète pour la troisième fois, il caractérise la relation de deux variables aléatoires à des moments particuliers, identiques ou différentes (avec un décalage, donc) pour les deux séries temporelles données. La dépendance de QC par rapport aux moments t1, t2 pour lesquels il est calculé est, par définition, une fonction de corrélation.
La définition de CC se trouve dans n'importe quel manuel sur la TV&T. Le concept de processus aléatoire n'y apparaît pas. La définition d'un processus aléatoire se trouve également dans les manuels : un SP est une séquence ordonnée dans le temps (ordre discret ou continu) de variables aléatoires.
Ne parlez pas de n'importe qui, soyez précis, donnez le nom du manuel, une citation de celui-ci avec une définition. Même si vous êtes sûr d'avoir bien compris la définition, comment pouvez-vous en être aussi sûr ? N'avez-vous pas essayé de vos propres mains de sentir le coefficient de corrélation (d'expérimenter, de jouer), de comprendre, de réaliser, de sentir ce que c'est ?
Comment est-il possible de s'y laisser prendre à ce point ?
Je ne sais pas ce qu'est un twist (à moins que ce soit une sorte de danse), j'ai regardé la définition de la corrélation sur wikipedia :
Corrélation (du latin correlatio - corrélation, relation), la dépendance de corrélation est une relation statistique entre deux ou plusieurs variables aléatoires (ou des variables qui peuvent être considérées comme telles avec un certain degré de précision acceptable).
Essayez-vous de critiquer ce qui est écrit sur la barrière quelque part ? Qu'est-ce que cela a à voir avec les variables aléatoires ? Seul un connard a pu écrire cette définition. Si dans tous les manuels sur le hip-hop ou autre, c'est pareil, alors tous ces manuels ont été écrits par des connards qui ne comprennent pas ce qu'est la corrélation et qui bousillent le cerveau des étudiants eux-mêmes.