샘플 상관 관계가 0이라고 해서 선형 관계가 없는 것은 아닙니다. - 페이지 43

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C-4 :

이유: 위의 그림을 참조하십시오 .

도수 분포와 핵 버섯의 두 가지 종류의 사진이 있습니다. QC를 계산하기 위해 핵폭발 빈도 분포가 필요한 이유는 무엇입니까?

 
C-4 :


2. Avals가 쓴 글 읽기:

Spearman과 Pearson 상관 계수를 계산할 때 오차를 추정하는 방법이 있습니다.

Spearman 및 Pearson 상관 계수의 신뢰도를 평가하는 방법이 있습니다.

나는 정규성의 요구 사항과 원본 시리즈에 대한 QC 계산의 불가능성에 대한 언급을 알지 못합니다.

 
alsu :

상관 행렬의 분포 유형은 두 계열의 속성과 두 계열 간의 관계에 따라 다릅니다. 가능한 모든 시리즈에 대해 동일해서는 안됩니다 ... SB의 경우 하나이고 일부 태양 플레어의 경우 다른 것이 있습니다 ...

따라서 문제의 사실은 I(0) 형식의 SB 시리즈 100개를 가져와서 QK 분포를 만든 다음 동일한 시리즈를 I(1)에 통합한 다음 이미 QK를 빌드한다는 것입니다. , 그러면 분포는 근본적으로 다를 것이고 I(1)에서는 평균 QC의 개념 이 전혀 없을 것입니다. 거의 모든 QC는 평균 입니다.

두 가격 시리즈 I(1) 간의 상관 관계가 80%라고 말하면 이 시리즈 간의 상관 관계는 -17%라고 대답하겠습니다(그는 불도저에서 숫자를 명명했습니다). 그리고 우리 둘 다 옳을 것입니다. 저는 QC를 계산할 필요조차 없었지만 -1.0 - 1.0 범위의 숫자를 발명했습니다. 모든 값의 확률은 동일합니다.

 
Demi :

...

나는 정규성의 요구 사항과 원본 시리즈에 대한 QC 계산의 불가능성에 대한 언급을 알지 못합니다.

배포가 전혀 없다면? 이 경우 무엇이 잘못될 수 있습니까?
 
C-4 :
배포가 전혀 없다면? 이 경우 무엇이 잘못될 수 있습니까?

예, 분포를 잊어 버리십시오. 공식의 값을 대체하고 QC의 오류와 신뢰성을 계산하십시오. 손가락으로 추측하는 이유는 무엇입니까?
 
Demi :
예, 분포를 잊어 버리십시오. 수식의 값을 대체하고 QC의 오류와 신뢰성을 계산하십시오. 왜 손가락으로 추측합니까?


표준 공식에 넣으면 오차가 작아지고 행 길이의 근에 비례하여 감소합니다. C-4도 몬테카를로를 통해 실제로 동일한 작업을 수행했습니다. 저것들. 해당 분포에서 해당 공식과 같이 모든 확률(CI)로 적중 간격을 계산할 수 있습니다. 공식과 얻은 결과 사이의 불일치가 나타납니다 C-4
 
PS 여기 에서도 비슷한 결론에 도달했습니다. 사실, 이것은 아크사인 법칙에서 완전히 설득력 있게 파생된 것은 아닙니다. 하지만 몬테카를로 결과는 비슷합니다
 
Avals :

표준 공식에 넣으면 오차가 작아지고 행 길이의 근에 비례하여 감소합니다. C-4도 몬테카를로를 통해 실제로 동일한 작업을 수행했습니다. 저것들. 해당 분포에서 해당 공식과 같이 모든 확률(CI)로 적중 간격을 계산할 수 있습니다. 공식과 얻은 결과 사이의 불일치가 나타납니다 C-4
다시 한번 분쟁이 무엇에 관한 것인지 - QC는 원래 행에 따라 고려될 수 있고 고려해야 합니다(SHOULD).
 
Demi :
다시 한번 분쟁이 무엇에 관한 것인지 - QC는 원래 행에 따라 고려될 수 있고 고려해야 합니다(SHOULD).

저것들. 초기에는 가능하지만 원본이 아닌 경우 불가능합니까? "original lines"은(는) 무슨 뜻인가요?

I(1)의 경우 가능합니까?

 
Avals :

저것들. 초기에는 가능하지만 원본이 아닌 경우 불가능합니까?

I(1)의 경우 가능합니까?

함께 봅시다:

"QC는 원래 행에서 계산할 수 있고 계산해야 합니다."라는 메시지가 있습니다. 이제 주의할 점은 - "QC CAN 및 SHOULD는 원래 행에서만 계산되어야 함"이라는 의미의 ONLY 단어가 있습니까?)))

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