Sıfır örnek korelasyonu, doğrusal bir ilişkinin olmadığı anlamına gelmez. - sayfa 45
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu yapılardaki nokta nedir, QC - aynı zamanda iki rastgele değişkenin ilişkisini de karakterize eder ve belirli bir zamanda ve belirli bir aralıkta değil. İkincisi, yalnızca karşılaştırılan her iki işlem de a) durağan b) indirgenmiş fonksiyonlar için kesinlikle gözlemlenmeyen ergodik ise doğrudur, bu nedenle, onlar için gerçek QC'nin bir tahmini olarak örnek QC hiç bir anlam ifade etmez. Başka bir deyişle, önce durağanlığı ve ergodikliği kanıtlamanız (veya en azından makul bir şekilde varsaymanız) ve ancak o zaman yalnızca seriyi formülde değiştirmeniz gerekir.
Her zaman QC'nin bir dönem olarak kabul edildiğini düşündüm ........... Nasıl - bir an için?
Ve neden durağanlık ve ergodiklik?
Önce normallik istediler, şimdi durağanlık ve ergodiklik .....
Önceki gönderime bakın - a ve b koşullarını yaklaşık olarak kabul edebileceğimiz aralıkta ise
Evet, hepsi değil. Amazon'un bazı vahşi alanlarını derinleştirin .... Basit bir şekilde - korelasyon katsayısı, bir krivulinanın diğerine ne kadar benzediğini gösterir. Ayın, levhanın aynı olması, çünkü yuvarlak olmaları vb. Korelasyon katsayısı, boyutu dikkate almadan şekli karşılaştırır. Herşey. Başka hiçbir şey. Korelasyon katsayısı hakkında söylenen her şey sapkınlıktır.
Her zaman QC'nin bir dönem olarak kabul edildiğini düşündüm ........... Nasıl - bir an için?
Evet, hepsi değil. Amazon'un bazı vahşi alanlarını derinleştirin .... Basit bir şekilde - korelasyon katsayısı, bir krivulinanın diğerine ne kadar benzediğini gösterir. Ayın, levhanın aynı olduğunu, çünkü yuvarlak olduklarını vb. Korelasyon katsayısı, boyutu dikkate almadan şekli karşılaştırır. Herşey. Başka hiçbir şey. Korelasyon katsayısı hakkında söylenen her şey sapkınlıktır.
QC'nin tanımında, iki rastgele değişken arasındaki ilişkiyi karakterize ettiği söylenir. Süreçlerle uğraşıyorsak, zamanın her anında farklı rastgele değişkenleri dikkate alıyoruz. Ve yalnızca zaman korumalı dağıtım parametrelerine (durağanlık) sahiplerse, grup ortalamasını (örneğin, Pearson'ın lineer QC formülünde bulunan) zaman ortalaması (ergodiklik) ile değiştirerek örnek üzerinden QC'yi hesaplayabiliriz. Bu sapkınlık değil, kavramların tanımları ve sonuç olarak formüllerin anlamı ile kesin bir çalışmadır.
İki krivulinin benzerliğine gelince, o zaman 0 noktasında aynı korelasyon katsayısını veren bir korelasyon fonksiyonu kavramı onlara uygulanabilir. Ayrıca, QC ile ilgili tahmininin geçerliliği için de aynı kısıtlamalar geçerlidir - dikkate alınan örneğin durağanlığını ve ergodikliğini kabul etme gerekliliği. Bu bir heves değil, bir zorunluluktur; bu olmadan tüm değerlendirme formülleri anlamını kaybeder.
...
kk'yi hesaplamak için formüldeki sayıları yerine koymanız gerekir, başka bir şey değil. Katsayı 1'e eşitse, şekil aynıdır (boyut farklı olabilir), -1 ayna görüntüsü ise, 0 - hiç benzer değillerdir. Korelasyon katsayısı daha fazlasını göstermez ve korelasyonun hesaplanmasının normallik, ergodiklik veya durağanlıkla hiçbir ilgisi yoktur. Hangi ders kitaplarını okuyorsun?
kk'yi hesaplamak için formüldeki sayıları yerine koymanız gerekir, başka bir şey değil. Katsayı 1'e eşitse, şekil aynıdır (boyut farklı olabilir), -1 ayna görüntüsü ise, 0 - hiç benzer değillerdir. Korelasyon katsayısı daha fazlasını göstermez ve korelasyonun hesaplanmasının normallik, ergodiklik veya durağanlıkla hiçbir ilgisi yoktur. Hangi ders kitaplarını okuyorsun?
Okuyorum. Korelasyon katsayısı rastgele değişkenler için tanımlanır. Formül rastgele değişkenler içerir. Şekil rastgele süreçleri göstermektedir. Rastgele değişkenler için formülde rastgele süreçleri ikame etmek için belirli koşulların karşılanması gerekir. Karşılanmazlarsa, formül değiştirilemez. Her şey iki kuruş kadar basit.
Bu nereden? bunu nerede okudun?
QC'nin tanımında, iki rastgele değişken arasındaki ilişkiyi karakterize ettiği söylenir. Süreçlerle uğraşıyorsak, zamanın her anında farklı rastgele değişkenleri dikkate alıyoruz. Ve yalnızca zaman korumalı dağıtım parametrelerine (durağanlık) sahiplerse, grup ortalamasını (örneğin, Pearson'ın lineer QC formülünde bulunan) zaman ortalaması (ergodiklik) ile değiştirerek örnek üzerinden QC'yi hesaplayabiliriz. Bu sapkınlık değil, kavramların tanımları ve sonuç olarak formüllerin anlamı ile kesin bir çalışmadır.
İki krivulinin benzerliğine gelince, o zaman 0 noktasında aynı korelasyon katsayısını veren bir korelasyon fonksiyonu kavramı onlara uygulanabilir. Ayrıca, QC ile ilgili tahmininin geçerliliği için de aynı kısıtlamalar geçerlidir - dikkate alınan örneğin durağanlığını ve ergodikliğini kabul etme gerekliliği. Bu bir heves değil, bir zorunluluktur; bu olmadan tüm değerlendirme formülleri anlamını kaybeder.
Bu nereden? bunu nerede okudun?
QC'nin tanımı, TWiST'deki herhangi bir ders kitabında bulunur. Rastgele bir süreç kavramı içinde görünmez. Rastgele bir sürecin tanımı ders kitaplarında da bulunur: SP, rastgele değişkenlerin zamana göre sıralı (ayrık veya sürekli sıralı) dizisidir.
Hâlâ anlamıyorum)) için (1) KK geçerli mi?
Evet, geçerlidir, ancak seçici doğrusal QC için olağan formülle değerlendirmesi geçerli değildir, çünkü seri durağan değildir: formüle dahil edilen ortalama örnek boyunca sabit bir değer değildir, zamana bağlıdır. Durağan bir seri için ortalama zaman içinde sabittir ve onu basitçe aritmetik ortalama ile değiştirerek tahmin ederiz, i(1) için bunun doğru olmadığı oldukça açıktır.
Bununla birlikte, bu QC'nin var olmadığı anlamına gelmez - kendi başına, üçüncü kez tekrar ediyorum, bunlar için aynı veya farklı (yani bir kayma ile) belirli noktalarda iki rastgele değişkenin ilişkisini karakterize eder. iki zaman serisi QC'nin hesaplandığı t1, t2 anlarına bağımlılığı, tanım gereği bir korelasyon fonksiyonudur.
QC'nin tanımı, TWiST'deki herhangi bir ders kitabında bulunur. Rastgele bir süreç kavramı içinde görünmez. Rastgele bir sürecin tanımı ders kitaplarında da bulunur: SP, rastgele değişkenlerin zamana göre sıralı (ayrık veya sürekli sıralı) dizisidir.
Herhangi biri hakkında gerekli değildir, özellikle gereklidir, ders kitabının adı, ondan bir tanım ile bir alıntı. Öyle olsa bile, tanımı doğru anladığınızdan emin misiniz, bu güven nereden geliyor? Ne olduğunu anlamak, idrak etmek, hissetmek için korelasyon katsayısını kendi elinizle (deney, oyun) hissetmeye çalıştınız mı?
Nasıl bu kadar sert sallayabilirsin?
Bir bükülmenin ne olduğunu bilmiyorum (belki bir tür dans dışında), Wikipedia'daki korelasyon tanımına baktım:
Korelasyon (Latince korelasyondan - oran, ilişkiden), korelasyon bağımlılığı - iki veya daha fazla rastgele değişkenin (veya kabul edilebilir bir doğruluk derecesi ile bu şekilde kabul edilebilecek değişkenlerin) istatistiksel bir ilişkisi.
Çitin üzerinde bir yerde yazılanları eleştirel olarak değerlendirmeye mi çalışıyorsunuz? Rastgele değişkenler ne olacak? Sadece bir pislik bu tanımı yazabilir. Eğer hip-hop ya da her neyse ders kitaplarında varsa, o zaman tüm bu ders kitapları, korelasyonun ne olduğunu anlamayan ve öğrencilerin beyinleri alt üst olan pislikler tarafından yazılmıştır.