A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 9

 

Uma discussão muito interessante! Informativa e divertida.

Mas eu tenho uma pergunta - em quase todas as páginas deste tópico (e na maioria dos outros tópicos) a expectativa calculada para uma série de preços forex vem à tona através do correio.

E como calcular o MO para uma série cronológica não-estacionária e não-transcendente? Afinal de contas, o conceito de MO só é introduzido para BPs perfeitamente convergentes.

 
FAGOTT:

Mas eu tenho uma pergunta - em quase todas as páginas deste tópico (e na maioria dos outros tópicos) a expectativa calculada para uma série de preços forex vem à tona através do correio.

E como calcular o MO para uma série cronológica não-estacionária e não-transcendente? Afinal de contas, o conceito de MO só é introduzido para BPs perfeitamente convergentes.

Esta questão não é, na verdade, tão simples. Quando dizemos que uma série é não-estacionária, o que alguns de nós realmente queremos dizer é que essa não-estacionariedade é específica. Não se enquadra bem na estrutura tradicional, é por medida, e essa não é sua única característica. Mas esse é um tema totalmente separado, e muito grande.

No entanto, da maneira como o autor o fez, veja pic no topikstart - certamente não é muito correto fazê-lo. É por isso que, sim, há MO, variância e outros atributos estatísticos não existem, em sentido estatístico. Mas como resultado de algumas ações matemáticas, - sim, podemos somar macacos e pontos peça por peça. :) O que o resultado será provavelmente uma fábula.

 

Então e se não houver uma relação linear entre os dois processos aleatórios?

Suponha que haja uma medida da relação linear entre as duas filas, bem, o que você quer

você faz com ele? Construir uma regressão? Certo, vamos construir um e obter uma boa aproximação

de uma série para a outra e depois o quê? Conseguimos uma previsão? De forma alguma.

E com pirson e correlações isso não pode ser feito!

Afinal de contas, precisamos de dinâmica! E o que diabos é a dinâmica em uma quantidade escalar,

como correlação? E Pearson não serve de nada porque é simétrica.

vemos um gráfico simétrico e precisamos de uma medida assimétrica porque um

uma série tem que superar a outra.

:)

 

Quanto à não-estacionariedade e à detecção da relação de uma fila com outra, a

o principal é entender o que é estacionaridade e para que serve...

A estacionariedade é a imutabilidade dos momentos no tempo, através do eixo temporal das contagens,

mesmo que você comece a mudar uma série em relação a outra, você não encontrará a conexão, porque com seu

você destruiu essa relação dinâmica ao tornar a série homogênea no tempo.

Portanto, o principal é não exagerar :)

 
FAGOTT:

Uma discussão muito interessante! Informativa e divertida.

Mas eu tenho uma pergunta - em quase todas as páginas deste tópico (e na maioria dos outros tópicos) a expectativa calculada para uma série de preços forex vem à tona através do correio.

E como calcular o MO para uma série cronológica não-estacionária e não-transcendente? Afinal de contas, o conceito de MO só é introduzido para BPs perfeitamente convergentes.

Na próxima linha, propus estimar os parâmetros da BP usando quantitiles. Quando aplicado ao pagamento esperado, é sua estimativa pela mediana (e não pela média) dos últimos valores. Os resultados, aliás, são muito melhores em termos de ROS.

Minha opinião sobre a estacionariedade da série se justifica no mesmo lugar: no momento estou trabalhando no modelo, no qual a série resultante é a soma de dois processos estacionários (ou melhor, quase-estacionários - com características de flutuação lenta) aleatórios - a "calma" gaussiana e as "descontinuidades" de Poisson. Com esta abordagem, a não-estacionariedade do processo resultante é aparente. Esses desenvolvimentos que tenho até agora me permitem dizer que estou caminhando na direção certa no caminho para construir uma aproximação da realidade do modelo de preço.

 
<br/ translate="no">

Eu gostaria de inserir meus cinco centavos.

A correlação é simplesmente um número que é sempre obtido como resultado de um cálculo de fórmula, para tudo de -1 a +1. Aplicando a fórmula à BP, sempre teremos algum valor de correlação: entre qualquer par de moedas, entre um par de moedas e o movimento de Júpiter, entre um par de moedas e qualquer outra coisa.

Qualquer livro de estatísticas adverte sobre correlações e pseudo-correlações. Para separar um do outro é preciso usar outros métodos estatísticos, para não cair na ilusão do falso conhecimento. A maneira mais eficaz de separar correlações de pseudocorrelações, entretanto, é fazer algumas suposições significativas sobre a possibilidade de uma relação entre duas variáveis aleatórias. Com suposições a priori sobre a relação, podemos calcular correlações entre o euro dólar e a libra britânica, mas nunca incluiremos o yuan chinês. Usando o mataparato testamos estas suposições e mesmo tendo-as é muito fácil obter pseudo-correlações só porque as características estatísticas das BPs, como a exigência de normalidade, foram omitidas ou consideradas incorretamente.

 
alsu:

Privalov escreveu um roteiro, os resultados correspondem aos de Matkadian. Escrevi o roteiro sem olhar para os outros, e comparei os resultados - são os mesmos que os de Beer e Matkad. Cento e cinqüenta pessoas já escreveram este CQ cento e cinqüenta vezes - e todos os resultados são os mesmos. Então, por que todos se apressariam a reescrever seus programas, descobrindo de repente que alguém tem sua própria interpretação do CQ da Pearson?

Há uma definição do CQ da Pearson em uma amostra. Não consigo entender o que todos pensam ao chamá-lo de CQ da Pearson. Favor nomear a função no Mathcad. Para que você possa ver sua descrição em detalhes na ajuda.
 
FAGOTT:

Como calcular o RI para uma série temporal não-estacionária e não-colapsante? Afinal, o conceito de MO só é introduzido para VR perfeitamente convergente.

Para uma série de preços, só é possível estimar o RI a partir de uma amostra. Esta é a estimativa em questão.
 
TheVilkas:

E você não pode fazer isso com píeres e correlações!

Porque precisamos de dinâmica! E o que diabos é a dinâmica em uma quantidade escalar,

como uma correlação?

A dinâmica é dada pela janela de amostragem deslizante.
 
hrenfx:
Há uma definição do CQ da Pearson na amostra. Não consigo entender o que todos estão contando, chamando-o de CQ da Pearson. Favor nomear a função no Mathcad. Para que eu possa ver sua descrição em detalhes na ajuda.

A preguiça é um grande poder.

http://books.google.ru/books?id=or8sS60Q0ooC&pg=PA159&lpg=PA159&dq=mathcad+corr&source=bl&ots=X2IwE5hGCI&sig=wXlaqOs7LlEQnozhuXyKb2_Fx14&hl=ru&ei=Z4apTPnRRHMyhOvH_1Y8M&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=2&ved=0CBoQ6AEwAQ#v=onepage&q=mathcad%20corr&f=false

corr(A,B) - cálculo do coeficiente de correlação da amostra da Pearson.