Diskussion zum Artikel "Mit Boxplot saisonale Muster von Finanzzeitreihen erforschen" - Seite 31
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Tatsache ist, dass sie bei sich überschneidenden Stichproben nicht immer groß ist.
Theoretisch kann die Korrelation für solche Intervalle in einigen Fällen sogar gleich Null sein.
Theoretisch kann die Korrelation für solche Intervalle in einigen Fällen sogar gleich Null sein.
Das stimmt. Man kann die Intervalle doch trotzdem miteinander vergleichen, oder ist das Quatsch?
so ist es. Es ist doch möglich, Intervalle miteinander zu vergleichen, oder ist das Quatsch?
Für Daten jeglicher Art ergibt sich mathematisch gesehen eine hohe Korrelation für sich überschneidende Intervalle.
Auf dieser Grundlage kann man selbst entscheiden, ob es sich lohnt.
Für Daten jeglicher Art ergibt sich mathematisch gesehen eine hohe Korrelation für sich überschneidende Intervalle.
Auf dieser Grundlage können Sie selbst entscheiden, ob es sich lohnt.
Eine Nullkorrelation kann als hohe Korrelation betrachtet werden? Ich bin verwirrt, meine Herren.
Eine Null-Korrelation ist eine hohe Korrelation? Sie verwirren mich, meine Herren.
Die durchschnittliche Korrelation wird hoch sein. Manchmal werden einige Fälle nahe Null sein.
Die durchschnittliche Korrelation wird hoch sein. Gelegentlich werden einige Fälle nahe Null sein.
Aber ist der relative Unterschied signifikant? zwischen einem Paar von Uhren mit einer durchschnittlichen Korrelation von 1 und einem anderen Paar mit 0.
Der Permutationsansatz funktioniert nicht (nicht-intersektionelle Stichproben), überhaupt nicht. Es hat keinen Sinn, auf diese Weise zu suchen. Er zeigt nicht einmal das, was die Boxplots in dem Artikel zeigen
aber der relative Unterschied ist signifikant? zwischen einem Paar von Uhren mit einer mittleren Korrelation von 1 und einem anderen Paar mit 0.
Ich verstehe das nicht mehr. Lassen wir es sein.
Der Permutationsansatz funktioniert nicht (nicht-intersektionelle Stichproben), überhaupt nicht. Es hat keinen Sinn, auf diese Weise zu suchen. Er zeigt nicht einmal das, was die Boxplots in dem Artikel zeigten.
Jemand hat ihn allerdings ausgegraben.
Jemand hat sie jedoch ausgegraben.
Ein zufälliges Zusammentreffen von zwei Kurven?
Sie nehmen ein Zeitintervall von einem zufälligen Datum und das zweite Intervall von einem zufälligen Datum? Was, wenn Sie die Startpunkte verschieben?
ein Zusammentreffen von zwei Kurven?
Sie nehmen ein Zeitintervall von einem zufälligen Datum und das zweite Intervall von einem zufälligen Datum? Was, wenn Sie die Startpunkte verschieben?
Ich habe alles in diesem Blog erklärt.
Der Blog bietet eine Übersicht über alles.
Ich habe nicht in den Code geschaut, aber wenn durch korr. auf nicht überlappende Proben, dann die gleiche Anpassung, abhängig von den anfänglichen Referenzpunkten, zusätzlich. Basierend auf trivialer Logik.
Beim Brute-Forcing können Sie so viele solche Anpassungen erhalten, wie Sie wollen. Das ist sicherlich besser als nichts, aber es beruht nicht auf irgendeiner Saisonalität
Nehmen Sie das 1. und 2. Intervall und mischen Sie sie nach dem Zufallsprinzip, sehen Sie sich die Korrelation an. Irgendwann werden Sie auf diese Weise zu einem Optimum kommen, aber das hat nichts mit der saisonalen Regelmäßigkeit zu tun.
imho