당신이 망쳐 놓은 것. 상관 관계는 모든 계열에 적합합니다. 이것은 푸리에이고 회귀는 고정에만 적합합니다.
나는 아니라고 생각한다. 공동 통합은 더 일반적인 개념이며 적용에 제한이 있습니다. 난 보고 싶지 않아. 나는 상관 관계가 핸디캡에 전혀 적용되지 않는다고 확신합니다. 이것은 숫자입니다. 샘플의 어디에 속합니까? 그리고 우리는 일반적으로 표본의 오른쪽 가장자리에 관심이 있습니다.
faa1947 : 나는 아니라고 생각한다. 공동 통합은 보다 일반적인 개념이며 적용에 제한이 있습니다. 난 보고 싶지 않아. 나는 상관 관계가 핸디캡에 전혀 적용되지 않는다고 확신합니다. 이것은 숫자입니다. 샘플의 어디에 속합니까? 그리고 우리는 일반적으로 표본의 오른쪽 가장자리에 관심이 있습니다.
우리가 외환에 대해 이야기한다면 외환의 추세가 있고 상관 값이 두 행에 있는 두 결정적 구성 요소의 관계를 나타내기 때문에 그냥 사용할 수 없습니다. 랜덤 변수와 관련이 없습니다. 그러므로 실례합니다. 여기 피어슨과 창병에 대한 모든 추론은 사악한 사람에게서 나온 것입니다.
여기에서 그들은 상관관계에 대해 이야기했습니다... 그리고 당신은 그것을 어떤 방법으로 측정합니까?
결국, 그들 중 많은 수가 있으며 모두가 적합하지는 않습니다.
왜 고정용인가요?! 이것은 실제로 두 확률 변수의 관계를 특징짓는 값입니다.
물론 이것으로부터 우리는 그 값이 일반적으로 유의성 = 0을 가질 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.
여기에서 그들은 상관관계에 대해 이야기했습니다... 그리고 당신은 그것을 어떤 방법으로 측정합니까?
결국, 그들 중 많은 수가 있으며 모두가 적합하지는 않습니다.
나는 Spearman으로 측정합니다.
상관관계가 전혀 맞지 않습니다. 고정 행용이지만 핸디캡에는 그런 것이 없습니다.
당신이 망쳐 놓은 것. 상관 관계는 모든 계열에 적합합니다. 이것은 푸리에이고 회귀는 고정에만 적합합니다.
여기에서 그들은 상관관계에 대해 이야기했습니다... 그리고 당신은 그것을 어떤 방법으로 측정합니까?
결국, 그들 중 많은 수가 있으며 모두가 적합하지는 않습니다.
당신이 망쳐 놓은 것. 상관 관계는 모든 계열에 적합합니다. 이것은 푸리에이고 회귀는 고정에만 적합합니다.
나는 아니라고 생각한다. 공동 통합은 보다 일반적인 개념이며 적용에 제한이 있습니다. 난 보고 싶지 않아. 나는 상관 관계가 핸디캡에 전혀 적용되지 않는다고 확신합니다. 이것은 숫자입니다. 샘플의 어디에 속합니까? 그리고 우리는 일반적으로 표본의 오른쪽 가장자리에 관심이 있습니다.
어떤 방법이 적합합니까? 피어슨 핏? 수학적 기대와 분산의 추정이 없는 일반 공식은 매우 논리적으로 보입니다.
비교된 행에서 지정한 항목으로.
상관 관계는 계열에서 자리가 없습니다. 이것은 두 계열의 표본의 특성입니다.
상관관계는 통계를 아는 것이 아니라 느끼는 사람들에게 통계에서 가장 큰 환상입니다.
우리가 외환에 대해 이야기한다면 외환의 추세가 있고 상관 값이 두 행에 있는 두 결정적 구성 요소의 관계를 나타내기 때문에 그냥 사용할 수 없습니다. 랜덤 변수와 관련이 없습니다. 그러므로 실례합니다. 여기 피어슨과 창병에 대한 모든 추론은 사악한 사람에게서 나온 것입니다.
피어슨 - 거의. 계산 방법은 수신하려는 항목에 따라 다릅니다.
봐, 내가 당신을 올바르게 이해한다면, Pearson은 당신의 "거의"에 따라 선형 관계의 측정을 평가하는 것이 일반적이기 때문에 적합합니다. 따라서 그는 비 측정을 평가하는 데 적합하지 않습니다. -선형 관계.
그러나 이 경우 다음을 수행할 수 있습니다.
관계의 안정성의 척도 로 정규화 된 기대치를 사용한다는 바로 그 아이디어 이것 상호 연결 , 나에 관해서는 - 받아 들일 수 있습니다.