Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 44
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Schauen wir es uns gemeinsam an:
Dort steht mein Beitrag "CC KANN und MUSS von den ursprünglichen Zeilen gezählt werden." Jetzt aufgepasst, Frage - gibt es das Wort NUR in der Bedeutung von "CC KANN und MUSS NUR von den ursprünglichen Zeilen gezählt werden"?)
OK, nehmen wir die beiden orthogonalen Funktionen Sinus und Kosinus. Es ist offensichtlich, dass die Korrelation zwischen ihren Werten gleich Null ist.
Ändern wir nun diese Funktionen ein wenig, um sie einer Preisreihe ähnlicher zu machen: 1) heben wir sie über Null an 2) und erhöhen wir die Werte allmählich entsprechend der relativen Skala unter Verwendung der Exponentialfunktion.
Wir messen Pearson's QC für die erhaltenen Werte und für ihre Logarithmen. Der QC für Logarithmen tendiert gegen Null. Das Qualitätskriterium für die Headline-Zahl ist, dass es einen Zusammenhang gibt. Worauf beziehen Sie sich bei der Qualitätskontrolle?
Dieses Beispiel ist weit hergeholt und passt nicht ganz zu Ihrer Anfrage, aber dennoch.
OK, nehmen wir die beiden orthogonalen Funktionen Sinus und Kosinus. Offensichtlich ist die Korrelation zwischen ihren Werten gleich Null.
Und warum?
Verstehen Sie überhaupt, was "Die Korrelation zwischen ihren Werten ist Null" bedeutet? Dieser Ausdruck bedeutet, dass KK=0 ist, was nicht der Fall ist (und dies kann sogar visuell festgestellt werden).
Ich weiß nicht einmal, was ich sagen soll (ich dachte, ich hätte Orthogonalität erwähnt). Warum? Denn das liegt in der Natur der Sache.
Hier ist die Exceldatei, ein Experiment.
Vielleicht ist dies die Schlussfolgerung aus einem visuellen Vergleich, der zu diesem Thema geführt hat.
Welchen Korrelationskoeffizienten werden Sie verwenden?
Wenn Sie den Korrelationskoeffizienten wissen wollen, verwenden Sie den Korrelationskoeffizienten. Wenn Sie den Korrelationskoeffizienten wissen wollen, müssen Sie sich den Korrelationskoeffizienten ansehen.
Zunächst muss man feststellen, worauf man sich einlässt, und dann entweder einen Korrelationskoeffizienten oder einen Korrelationskoeffizienten für die Differenz oder den Logarithmus oder was auch immer anwenden, oder vielleicht auch gar keinen Korrelationskoeffizienten.
Ich weiß nicht einmal, was ich sagen soll (ich dachte, ich hätte Orthogonalität erwähnt). Und warum? Denn das liegt in der Natur der Sache.
Hier ist die Excel-Datei, das Experiment.
Vielleicht sind dies die Schlussfolgerungen aus einem visuellen Vergleich, der zu diesem Thema geführt hat.
Ja? Und mir wurde einmal beigebracht, dass der Korrelationskoeffizient von Kosinus und Sinus gleichmäßig von -1 bis +1 variiert. Es stellt sich heraus, dass es 0........ ist.
Es kommt darauf an, welcher Zeitraum zu zählen ist. Wenn sie kleiner ist als die Periode von Sinus und Kosinus, geht sie in diese und in jene Richtung. Wenn genau die Periode von Sinus und Kosinus, 0.
OK, nehmen wir die beiden orthogonalen Funktionen Sinus und Kosinus. Es ist offensichtlich, dass die Korrelation zwischen ihren Werten gleich Null ist.
Ändern wir nun diese Funktionen ein wenig, um sie einer Preisreihe ähnlicher zu machen: 1) wir heben sie über Null an 2) und erhöhen die Werte allmählich entsprechend der relativen Skala unter Verwendung der Exponentialfunktion.
Wir messen den Pearson QC für die erhaltenen Werte und für ihre Logarithmen. Der QC für Logarithmen tendiert gegen Null. Der QR, der "frontal" berechnet wird, weist auf das Vorhandensein einer Beziehung hin. Worauf beziehen Sie sich bei der Qualitätskontrolle?
Das Beispiel ist weit hergeholt und passt nicht ganz zu Ihrer Anfrage, aber dennoch.
Was ist der Sinn dieser Konstruktionen, der QR beschreibt die Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen zu einem bestimmten Zeitpunkt und nicht während eines Intervalls. Letzteres trifft nur zu, wenn die beiden zu vergleichenden Prozesse a) stationär und b) ergodisch sind, was bei den gegebenen Funktionen absolut nicht der Fall ist, so dass die Stichproben-QC als Schätzung der wahren QC für sie überhaupt keinen Sinn ergibt. Mit anderen Worten, man muss zunächst Stationarität und Ergodizität nachweisen (oder zumindest vernünftigerweise annehmen), und erst dann die Reihe in die Formel einsetzen.
Es kommt darauf an, welcher Zeitraum zu zählen ist. Wenn sie kleiner ist als die Periode von Sinus und Kosinus, geht sie in diese und in jene Richtung. Wenn genau für die Periode von Sinus und Kosinus, dann 0.
Siehe meinen vorherigen Beitrag - wenn auf einem Intervall, in dem wir die Bedingungen a und b annähern können