A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 43
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Porque: ver foto acima.
Há dois tipos de imagens - distribuição de freqüência e cogumelo nuclear. Por que a distribuição de freqüência I de cogumelos nucleares para calcular o CQ?
2. Leia o que Avals escreve:
Há um método para estimar o erro no cálculo do coeficiente de correlação Spearman-Pearson.
Há um método para estimar a confiabilidade dos coeficientes de correlação Spearman e Pearson.
Não tenho conhecimento de qualquer menção à exigência de normalidade e à impossibilidade de calcular o CQ para a série original.
O tipo de distribuição da matriz de correlação depende das propriedades de ambas as séries e da relação entre elas, ou seja, não tem que ser a mesma para todas as séries possíveis... Para SB é um, para algumas erupções solares é outro...
A questão é que se pegarmos 100 séries de satélites do tipo I(0) e traçarmos a distribuição do CQ para eles, e depois integrarmos essas séries em I(1) e traçarmos o CQ para eles, as distribuições serão fundamentalmente diferentes e I(1) não terá a noção de CQ médio em absoluto, porque quase qualquer CQ será média..
Se você me disser que a correlação entre duas séries de preços I(1) é 80% - eu lhe direi que a correlação entre estas séries é de -17% (eu lhe dei o número do zero). E ambos estaremos certos, só que eu não preciso nem mesmo contar QC, mas apenas inventar qualquer número na faixa -1,0 - 1,0, então não faz sentido falar de QC em I(1) se a probabilidade de qualquer valor for igual.
...
Não tenho conhecimento de qualquer menção ao requisito de normalidade e à impossibilidade de calcular o CQ para a série original.
E se não houver nenhuma distribuição? Que tipo de erro pode haver neste caso?
Esqueça a distribuição - coloque os valores na fórmula e calcule o erro e a confiabilidade do CQ. Por que adivinhar com seus dedos?
Se você usar a fórmula padrão, o erro é pequeno e decresce proporcionalmente à raiz do comprimento da linha. O C-4 realmente fez a mesma coisa, mas através de Monte Carlo. Ou seja, de acordo com essa distribuição podemos calcular o intervalo de acerto com qualquer probabilidade (CI), como nessas fórmulas. Há uma discrepância entre as fórmulas e os resultados obtidos pelo C-4
Se você usar a fórmula padrão, o erro é pequeno e diminui proporcionalmente à raiz do comprimento das filas. O C-4 realmente fez a mesma coisa, mas através de Monte Carlo. Ou seja, de acordo com essa distribuição podemos calcular o intervalo de acerto com qualquer probabilidade (CI), como nessas fórmulas. Há uma discrepância entre as fórmulas e os resultados obtidos pelo C-4
Mais uma vez, qual é o argumento - QC PODE e DEVE ser contado a partir das filas originais.
O que você quer dizer com "filas originais"?)
Para I(1) você pode?
Então você pode para os originais, mas não pode para os não-fonte?
Para I(1) pode?
Vamos analisar isso juntos:
Há meu posto "CC PODE e DEVE ser contado pelas fileiras originais". Agora preste atenção, pergunta - existe a palavra SOMENTE no significado de "QC PODE e DEVE ser contado SOMENTE nas linhas originais"?))))