Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 45
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Qual è il punto di queste costruzioni comunque, QC - caratterizza la relazione di due variabili casuali, e in un dato momento nel tempo, non su un qualsiasi intervallo. Quest'ultimo è vero solo se i due processi da confrontare sono a) stazionari b) ergodici, il che è assolutamente inosservabile per le funzioni date, quindi il QC campione come stima del vero QC non ha alcun senso per loro. In altre parole, bisogna prima provare (o almeno supporre ragionevolmente) la stazionarietà e l'ergodicità, e solo dopo sostituire la serie nella formula.
Ho sempre pensato che il QC contasse per il periodo........... Cosa intende per periodo?
Perché la stazionarietà e l'ergodicità?
Prima hanno preteso la normalità, ora la stazionarietà e l'ergodicità.....
Vedi il mio post precedente - se su un intervallo in cui possiamo approssimare le condizioni a e b
Non è così. Andare in profondità in alcuni deserti dell'Amazzonia.... In termini semplici - il coefficiente di correlazione mostra quanto è simile una curvatura ad un'altra. Che la luna e il disco volante sono identici perché sono rotondi, ecc. Il coefficiente di correlazione confronta la forma senza tener conto delle dimensioni. Questo è tutto. Nient'altro. Tutto il resto che dicono sul coefficiente di correlazione è un'eresia.
Ho sempre pensato che il QC contasse per il periodo........... Cosa intende per periodo?
Non è così. Andare in profondità in alcuni deserti dell'Amazzonia.... In termini semplici, il coefficiente di correlazione mostra quanto una curvatura è simile ad un'altra. Che la luna e il disco volante sono identici perché sono rotondi, ecc. Il coefficiente di correlazione confronta la forma senza tener conto delle dimensioni. Questo è tutto. Nient'altro. Tutto il resto che dicono sul coefficiente di correlazione è un'eresia.
la definizione di QC afferma che descrive la relazione tra due variabili casuali. Se abbiamo a che fare con processi - stiamo quindi considerando diverse variabili casuali in ogni punto del tempo. E solo se hanno parametri di distribuzione coerenti con il tempo (stazionarietà) possiamo calcolare il CQ da un campione sostituendo la media dell'insieme (che è nella formula del CQ lineare di Pearson, per esempio) con la media del tempo (ergodicità). Questa non è un'eresia, ma un lavoro preciso con le definizioni dei concetti e di conseguenza il significato delle formule.
Per quanto riguarda la somiglianza delle due curvature, si applica loro la nozione di funzione di correlazione, che nel punto 0 dà proprio il coefficiente di correlazione. E le stesse restrizioni si applicano alla validità della sua stima come per il coefficiente di correlazione - il requisito di assumere la stazionarietà e l'ergodicità del campione in questione. Questo non è un capriccio ma una necessità; senza di esso tutte le formule di stima perdono il loro significato.
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Per calcolare kc, bisogna mettere i numeri nella formula e nient'altro. Se il coefficiente è 1, allora la forma è identica (la dimensione può essere diversa), se -1 è un'immagine speculare, 0 non è affatto simile. Il coefficiente di correlazione non mostra nient'altro e il calcolo della correlazione non ha niente a che vedere con la normalità o l'ergodicità e la stazionarietà. Che tipo di libri di testo stai leggendo?
Per calcolare kc, bisogna mettere i numeri nella formula e nient'altro. Se il coefficiente è 1, allora la forma è identica (la dimensione può essere diversa), se -1 è un'immagine speculare, 0 non è affatto simile. Il coefficiente di correlazione non mostra nient'altro e il calcolo della correlazione non ha niente a che vedere con la normalità o l'ergodicità e la stazionarietà. Che tipo di libri di testo stai leggendo?
Lettura. Il coefficiente di correlazione è definito per le variabili casuali. Nella formula sono variabili casuali. La figura mostra processi casuali. Per inserire i processi casuali nella formula delle variabili casuali, devono essere soddisfatte condizioni specifiche. Se non sono soddisfatti, la formula non può essere sostituita. È semplice come due copechi.
Da dove viene? Dove l'hai letto?
la definizione di QC afferma che caratterizza la relazione tra due variabili casuali. Se abbiamo a che fare con processi - stiamo quindi considerando diverse variabili casuali in ogni punto del tempo. E solo se hanno parametri di distribuzione coerenti con il tempo (stazionarietà) possiamo calcolare il CQ da un campione sostituendo la media dell'insieme (che è nella formula del CQ lineare di Pearson, per esempio) con la media del tempo (ergodicità). Questa non è un'eresia, ma una gestione precisa delle definizioni dei concetti e di conseguenza del significato delle formule.
Per quanto riguarda la somiglianza delle due curvature, si applica loro la nozione di funzione di correlazione, che nel punto 0 dà proprio il coefficiente di correlazione. Inoltre, per la validità della sua stima si applicano le stesse restrizioni che si applicano al QC - il requisito di assumere la stazionarietà e l'ergodicità del campione in questione. Questo non è un capriccio ma una necessità; senza di esso tutte le formule di stima perdono il loro significato.
Da dove viene questo? Dove l'hai letto?
Una definizione della funzione di correlazione può essere trovata in qualsiasi libro di testo di TV&T. La nozione di processo casuale non vi compare. La definizione di un processo casuale si trova anche nei libri di testo: un SP è una sequenza ordinata nel tempo (ordine discreto o continuo) di variabili casuali.
Ancora non capisco)) per I(1) QC è valido?
Sì, è valido, ma stimare la sua formula abituale per un campione di QC lineare non è valido perché la serie non è stazionaria: la media, che è inclusa nella formula, non è una costante sul campione, dipende dal tempo. Per una serie stazionaria, la media è costante nel tempo, e la stimiamo semplicemente sostituendola con la media aritmetica; per i(1) questo è ovviamente sbagliato.
Tuttavia, questo non significa che il QC non esista - da solo, lo ripeto per la terza volta, caratterizza la relazione di due variabili casuali in particolari punti nel tempo, uguali o diversi (con uno spostamento, cioè) per le due serie temporali date. La dipendenza di QC dai momenti t1, t2 per i quali è calcolato è, per definizione, una funzione di correlazione.
La definizione di CC si trova in qualsiasi libro di testo su TV&T. Il concetto di processo casuale non vi compare. La definizione di un processo casuale si trova anche nei libri di testo: un SP è una sequenza ordinata nel tempo (ordine discreto o continuo) di variabili casuali.
Non parlate di uno qualsiasi, siate specifici, il nome del libro di testo, una citazione con una definizione. Anche se siete sicuri di aver capito bene la definizione, come potete essere così sicuri? Non avete provato con le vostre mani a sentire il coefficiente di correlazione (sperimentare, giocare), per capire, realizzare, sentire cos'è?
Com'è possibile essere così presi?
Non so cosa sia un twist (a meno che non sia una specie di danza), ho cercato la definizione di correlazione su wikipedia:
Correlazione (dal latino correlatio - correlazione, relazione), la dipendenza da correlazione è una relazione statistica tra due o più variabili casuali (o variabili che possono essere considerate tali con un certo grado accettabile di precisione).
Stai cercando di criticare ciò che è scritto da qualche parte sulla recinzione? Cosa ha a che fare questo con le variabili casuali? Solo uno stronzo avrebbe potuto scrivere quella definizione. Se in tutti i libri di testo sull'hip-hop o qualunque cosa sia è lo stesso, allora tutti questi libri di testo sono stati scritti da stronzi che non capiscono cosa sia la correlazione e hanno fottuto il cervello degli studenti stessi.