Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 43

 
C-4:

Perché: vedi foto sopra.

Ci sono due tipi di immagini - distribuzione di frequenza e fungo nucleare. Perché la distribuzione di frequenza I fungo nucleare per calcolare il QC?

 
C-4:


2. Leggete cosa scrive Avals:

Esiste un metodo per stimare l'errore nel calcolo del coefficiente di correlazione Spearman-Pearson.

Esiste un metodo per stimare l'affidabilità dei coefficienti di correlazione Spearman e Pearson.

Non sono a conoscenza di alcuna menzione del requisito di normalità e dell'impossibilità di calcolare il CQ per la serie originale.

 
alsu:

Il tipo di distribuzione della matrice di correlazione dipende dalle proprietà di entrambe le serie e dalla relazione tra esse, cioè non deve essere la stessa per tutte le serie possibili... Per SB è uno, per alcuni brillamenti solari un altro...

Il punto è che se prendiamo 100 serie di satelliti del tipo I(0) e tracciamo la distribuzione QC per loro, e poi integriamo queste serie in I(1) e tracciamo il QC per loro, le distribuzioni saranno fondamentalmente diverse e I(1) non avrà affatto la nozione di QC medio, perché quasi ogni QC sarà mediocre..

Se voi mi dite che la correlazione tra due serie di prezzi I(1) è 80% - io vi dirò che la correlazione tra queste serie è -17% (vi ho dato il numero ex novo). E avremo entrambi ragione, solo che non ho nemmeno bisogno di contare QC, ma solo di inventare un qualsiasi numero nell'intervallo -1,0 - 1,0, quindi non ha senso parlare di QC su I(1) se la probabilità di qualsiasi valore è uguale.

 
Demi:

...

Non sono a conoscenza di alcuna menzione del requisito di normalità e dell'impossibilità di calcolare il QC per la serie originale.

E se non c'è alcuna distribuzione? Che tipo di errore può esserci in questo caso?
 
C-4:
E se non ci fosse alcuna distribuzione? Che tipo di errore può esserci in questo caso?

Lascia perdere la distribuzione - metti i valori nella formula e calcola l'errore e l'affidabilità del CQ. Perché indovinare con le dita?
 
Demi:
Lascia perdere la distribuzione - metti i valori nella formula e calcola l'errore e l'affidabilità del CQ. Perché indovinare con le dita?


Se si usa la formula standard, l'errore è piccolo e diminuisce proporzionalmente alla radice della lunghezza della riga. C-4 in realtà ha fatto la stessa cosa ma attraverso il monte carlo. Cioè secondo quella distribuzione possiamo calcolare l'intervallo di successo con qualsiasi probabilità (CI), come in quelle formule. C'è una discrepanza tra le formule e i risultati ottenuti da C-4
 
P.S. Conclusioni simili sono state raggiuntequi. È vero che non è del tutto convincente derivare dalla legge di Arcino. Ma i risultati di montecarlo sono simili
 
Avals:

Se si usa la formula standard, l'errore è piccolo e diminuisce proporzionalmente alla radice della lunghezza delle righe. C-4 in realtà ha fatto la stessa cosa, ma attraverso Monte Carlo. Cioè secondo quella distribuzione possiamo calcolare l'intervallo di successo con qualsiasi probabilità (CI), come in quelle formule. C'è una discrepanza tra le formule e i risultati ottenuti da C-4
Ancora una volta la questione è questa: il QC PUÒ e DEVE essere calcolato a partire dalla serie originale.
 
Demi:
Ancora una volta, qual è l'argomento - QC PUÒ e DEVE essere contato dalle righe originali.

Cosa intendi per "file originali"?)

Per I(1) si può?

 
Avals:

Quindi si può per quelli originali, ma non per quelli non originali?

Per I(1) può?

Guardiamo insieme:

C'è il mio post "I CC POSSONO e DEVONO essere contati per righe di origine". Ora fate attenzione, domanda - c'è la parola SOLO nel significato di "QC PUÒ e DEVE essere contato SOLO sulle righe originali"?)))