Sıfır örnek korelasyonu, doğrusal bir ilişkinin olmadığı anlamına gelmez. - sayfa 42

Yeni yorum
 

Evet... Sihirli kelime "korelasyon" birçok kişiyi yanıltır.

Korelasyon == olasılık bağımlılığı. Onlar. kendini aldatma. Doğrusal bir ilişki arayın.

 
C-4 : Logaritma size ne verecek? Logaritma, yalnızca serinin başlangıç ve bitiş noktaları oynaklıkları ve seviyeleri açısından çok farklı olduğunda geçerlidir. Onlar. 1900'den 2013'e kadar olan DowJons grafiğini analiz ediyorsanız, onsuz yapamazsınız, ancak diğer durumlarda kullanamazsınız.

Yine, bu konu zaten konuşuldu.

Korelasyonun tanımını düşünün - basit bir deyişle, iki kümenin ilişkisidir. Doğrusal uzaydan gelen kümeler için, bu ilişki vektörlerin skaler çarpımı (Pearson CC'ye eşdeğer) aracılığıyla tahmin edilebilir ve örneğin, dik vektörler için böyle bir ilişkinin sıfır olması mantıklıdır. Doğrusal bir uzaya ait olmayan kümeler için bu ilişki buna göre farklı bir şekilde değerlendirilmelidir. Nasıl? Zaten mekanın özelliklerine bağlı. Diğer korelasyon katsayıları örnek olarak kabul edilebilir.

Okumalar göreceli bir ölçekte ise ve alıntılar için durum buysa (bir para biriminin diğerinden kaç kez "daha değerli" olduğunu gösterir), o zaman ilk para birimine doğrusal yöntemler (skaler çarpım) "ek yük" uygulamak yanlıştır. veri. Logaritma, okumaları göreceli bir ölçekten bir aralık ölçeğine dönüştürür; burada aynı korelasyon Pearson's QC kullanılarak zaten tahmin edilebilir.

 
GaryKa :

Yine bu konu daha önce konuşulmuştu.

Korelasyonun tanımını düşünün - basit bir deyişle, iki kümenin ilişkisidir. Doğrusal uzaydan gelen kümeler için, bu ilişki vektörlerin skaler çarpımı (Pearson CC'ye eşdeğer) aracılığıyla tahmin edilebilir ve örneğin, dik vektörler için böyle bir ilişkinin sıfır olması mantıklıdır. Doğrusal bir uzaya ait olmayan kümeler için bu ilişki buna göre farklı bir şekilde değerlendirilmelidir. Nasıl? Zaten mekanın özelliklerine bağlı. Diğer korelasyon katsayıları örnek olarak kabul edilebilir.

Okumalar göreceli bir ölçekte ise ve alıntılar için durum buysa (bir para biriminin diğerinden kaç kez "daha değerli" olduğunu gösterir), o zaman ilk para birimine doğrusal yöntemler (skaler çarpım) "ek yük" uygulamak yanlıştır. veri. Logaritma, okumaları göreceli bir ölçekten bir aralık ölçeğine dönüştürür; burada aynı korelasyon Pearson's QC kullanılarak zaten tahmin edilebilir.


Logaritma almanın QC okumasını önemli bir şekilde değiştirdiği belirli bir örnek verebilir misiniz? Lütfen orijinal seri QC'yi sıfıra yakın verirken, logaritmaları mucizevi bir şekilde QC'yi önemli bir tahmine koyduğunda bana bir örnek verin.

Şimdilik bir örnek söyleyin:

Altın fiyatları ile açık faiz arasındaki Pearson korelasyonu logaritmadan birinci farklar üzerinden hesaplandı: 0.1968

ln(P i /P i-1 ) için hesaplanan altın fiyatları ile açık faiz arasındaki Pearson korelasyonu : 0.2067

Şimdi aradaki %1'lik farktan dolayı keyifle çığlık atabilir ve her köşede logaritmasız hiçbir yer olmadığını söyleyebilirsiniz.

 
alsu :

Korelasyon matrisinin dağılım türü, her iki serinin özelliklerine ve aralarındaki ilişkiye bağlıdır, yani. tüm olası seriler için aynı olmamalı ... SB için bir, bazı güneş patlamaları için bir tane daha var ...
bu bir hata göstergesidir. Dağılım C-4 ile gösterildiği gibi ise, hata büyüktür ve gerçek değerden daha büyük bir sapma elde etme olasılığı neredeyse azalmaz. Gerçek bağımsızlıkla, olasılık ile -0.6'dan +0.6'ya bir korelasyon elde etmek mümkünse, böyle bir göstergedeki nokta nedir?
 
C-4 : Logaritma almanın QC okumasını önemli bir şekilde değiştirdiği belirli bir örnek verebilir misiniz? Lütfen orijinal seri QC'yi sıfıra yakın verirken, logaritmaları mucizevi bir şekilde QC'yi önemli bir tahmine koyduğunda bana bir örnek verin.

beceriksizce deneyeceğim

C-4 : Şimdilik bir örnek söyleyin:
  • Altın fiyatları ile açık faiz arasındaki Pearson korelasyonu logaritmadan birinci farklar üzerinden hesaplandı: 0.1968
  • ln(P i /P i-1 ) için hesaplanan altın fiyatları ile açık faiz arasındaki Pearson korelasyonu : 0.2067

Şimdi aradaki %1'lik farktan dolayı keyifle çığlık atabilir ve her köşede logaritmasız hiçbir yer olmadığını söyleyebilirsiniz.

İlk farkları saymıyorum... ondalıkları da)

Örneğinize göre:

  • Orijinal verilere göre Pearson korelasyonu - 0.767687
  • Orijinal verilerin logaritmaları üzerinde Pearson korelasyonu - 0.819971

Bence, görsel gözlemle çok iyi uyuşuyor. %5'ten fazla fark

Dosyalar:
pirsononlogdata.zip  27 kb
 
GaryKa :

batırmaya çalışacağım

İlk farkları saymıyorum... ondalıkları da)

...

Önce normal fiyat serilerinde QC kullanmanın genellikle doğru olup olmadığını öğrenelim. Şimdiye kadar, I (1) üzerindeki QC'nin dikkate alınamayacağını söyleyen veriler sağladım.
 
C-4 :
Önce normal fiyat serilerinde QC kullanmanın genellikle doğru olup olmadığını öğrenelim. Şimdiye kadar, I (1) üzerindeki QC'nin dikkate alınamayacağını söyleyen veriler sağladım.

Ancak, QC'yi hesaplamak için normallik gerekliliğini en az bir kez nerede gördünüz? Bir kez daha, bu korelasyon analizini kullanmak için bir gerekliliktir.

Ne saçmalık - QC sadece normal olarak dağıtılan değerler için.......... Örneğin altın ve gümüş fiyatları arasında QC hesaplamanın imkansız olduğu ortaya çıktı .........

 
Demi :

Ancak, QC'yi hesaplamak için normallik gerekliliğini en az bir kez nerede gördünüz? Bir kez daha, bu korelasyon analizini kullanmak için bir gerekliliktir.

Ne tür bir saçmalık - KK sadece normal olarak dağıtılan miktarlar içindir ..........

Burada normallik nerede? Bir kez daha tekrar ediyorum I(1), I(0) biçimindeki bir dizinin ardışık toplamıdır. I(0) olağan artışlar veya dönüşlerdir. İade türü önemli değildir. KK'nin yalnızca karlılık üzerinden hesaplanabilmesi önemlidir, ancak fiyatın kendisi üzerinden hesaplanamaz.
 
C-4 :
KK'nin yalnızca karlılık üzerinden hesaplanabilmesi önemlidir, ancak fiyatın kendisi üzerinden hesaplanamaz.

Tekrar soruyorum - neden?
 
Demi :
Tekrar soruyorum - neden?


Çünkü: 1. Yukarıdaki resme bakın .

2. Avals'ın yazdıklarını okuyun:

Avallar :
bu bir hata göstergesidir. Dağılım C-4 ile gösterildiği gibi ise, hata büyüktür ve gerçek değerden daha büyük bir sapma elde etme olasılığı neredeyse azalmaz. Gerçek bağımsızlıkla, olasılık ile -0.6'dan +0.6'ya bir korelasyon elde etmek mümkünse, böyle bir göstergedeki nokta nedir?

1...353637383940414243444546474849...60
Yeni yorum