マスター・スレーブの正式な定義-あるのか？ - ページ 3

[СанСаныч Фоменко]

Cmu4:

相関関係の話もあるし......。どのような方法で測定しているのでしょうか？

たくさんあって、全部が全部、適しているわけではありません。

相関は全く適さない。これは定常的な行に対するもので、FXでは定常的な行は存在しない

[Cmu4]

なぜ文房具用なのか!実際には、2つの確率 変数の関係を特徴づける量である。

このことから、当然、その値が有意差＝0を持つことは全くあり得ないことが推論される。

[Murad Ismayilov]

Cmu4:

相関関係が話題に...どのような方法で測定しているのでしょうか？

たくさんあって、全部が全部、適しているわけではありません。

スピアマンで 測定しています。

[Murad Ismayilov]

faa1947:
相関は全く適さない。据え置き型ロー用で、foreにはそんなものはない。

あなたは間違いを犯しました。相関はどのようなシリーズにも適しています。フーリエ法であり、回帰は静止系列にのみ適する。

[GaryKa]

Cmu4:

相関関係が話題に...どのような方法で測定しているのでしょうか？

たくさんあって、全部が全部、適しているわけではありません。

正しい方法とは？ピアソンは適しているのか？期待値や分散推定値のない一般式は、とても理にかなっているように思います。

[СанСаныч Фоменко]

wmlab:

何か勘違いしている。相関はどのようなシリーズにも適しています。フーリエと回帰で、静止にのみ適しています。

違うと思います。コヒーレションはより一般的で、適用に制限があるものです。見たくないんです。相関関係がforeに全く当てはまらないことだけは確かです。数字なんです。サンプルのどの場所を指しているのでしょうか。そして、一般的にはサンプルの右端に興味があります。

[Cmu4]

faa1947:
違うと思います。共統合はより一般的であり、その適用には限界がある。見たくないんです。ただ、その相関関係がforeでは全く通用しないことは確かです。数字なんです。サンプルのどの場所を指しているのでしょうか。そ して、一般的にはサンプルの右端に興味があります。

比較するシリーズで指定したもの。

[Cmu4]

GaryKa:
どのような方法が適しているのでしょうか？ピアソンは適しているのか？期待値や分散推定値のない一般式は、とても理にかなっているように思います。

Pearsonはありえない。どのように計算するかは、何を得たいかによります。

[СанСаныч Фоменко]

Cmu4:
比較するシリーズで指定したものに。

相関は系列に関係なく、2つの系列のサンプルの特性である。

相関は、統計学を知っているだけでなく、それを実感している人にとって、統計学の最大の錯覚である。

FXで言えば、FXにはトレンドがあり、相関値は2つの系列の決定論的な成分の比率を示すもので、つまり確率変数とは関係がないので、単純に適用することはできない。だから、失礼ながら、ここでのピアソンやスピアマンの議論は、すべて邪推のものです。

[GaryKa]

Cmu4:
ピアソンのはありえない。どのように計算するかは、何を得たいかによります。

つまり、Pearsonは線形関係の指標を推定するために使われるため、非線形関係の指標を推定するのには適さないということです。

でも、その場合はできるんです。

1. 入力データをピアソンの入力に適用する前に、 （もう一つの疑問は、どのように、そしてなぜ正確に）「非線形」変換するか。
2. あるいは、式そのもの（スカラー積のあるところ）に「非線形性」を導入しても、「ちょっと違う」ピアソン係数になる))
   

この の関係 の正規化した期待値 を関係の安定性の指標と する考え方は、私にも受け入れられます。