Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal
Pruebe a medir a través del Coeficiente de Correlación de Rango de Spearman - Indicador de Correlación de Rango de Spearman
Gracias, le echaré un vistazo. Pero te citan desde aquí:
La potencia del coeficiente de correlación de rangos de Spearman es ligeramente inferior a la del coeficiente de correlación paramétrica.
Su indicador muestra autocorrelación. Y parece que no lo cuenta correctamente...
1. Gracias, le echaré un vistazo. Pero usted citó desde aquí:
2. Su indicador muestra autocorrelación. Y parece que no lo cuenta correctamente...
1. En efecto, Spearman mostrará un valor de correlación más alto si lo hay. El punto fuerte de Pyroson es que sólo mostrará uno si los datos son completamente idénticos. Spearman no requiere una identidad completa para un valor de 1.
2. No es cierto.
De hecho, está escrito en los libros que si la RR = 0, no significa que las dos cantidades en cuestión no estén relacionadas.
El enlace que dio Rosh es exactamente el Coeficiente de Correlación de Rango de Spearman. Así es como se calcula. Si quieres ver la autocorrelación, se calcula de forma un poco diferente, como en este https://www.mql5.com/ru/code/8295
Cuente la correlación con un período pequeño y, a continuación, cuente la relación entre el número de valores de correlación altos y el número total de barras. Será más indicativo. Según este método, la correlación USDNOK - USDSGD es superior a 0,5, es decir, es significativa.
Pero no se trata de eso. No me importa lo que muestre la correlación si el punto no está claro.
Mi conclusión es que la correlación (coeficiente de Pearson) es un indicador de mierda de la presencia de una relación lineal en una muestra. No sólo no muestra una correlación directa, sino que además miente.
hrenfx:
Es decir, la correlación en este caso es la suma de los productos de los términos de la PA dividida por la longitud de la PA.
¿Por qué demonios harías eso?
Porque la MO es cero y la varianza es uno.
1. En efecto, Spearman mostrará una mayor correlación si la hay. El punto fuerte de Pyroson es que sólo mostrará uno si los datos son completamente idénticos. Spearman no requiere una identidad completa para un valor de 1.
2. No es cierto.
1. Estás confundido. El coeficiente de Pearson muestra uno para la identidad completa.
2. Es cierto. La autocorrelación es la correlación de la PA y su desplazamiento. En este caso, la autocorrelación de Spearman cuenta.
Sí, es posible trazar el cambio en la correlación a medida que la ventana de la muestra se mueve. Y luego trazarlo por MO. Ya no se trata de una correlación, sino de una correlación media en toda la ventana.
Tuna-tuna golpeando con una llave inglesa en el casco. Lee con más atención mi primer mensaje en este hilo.
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En todos los sitios que leo, escriben que la correlación muestral cero significa que no hay una relación lineal (normalmente también se olvida la palabra lineal) en esa muestra. Dickens:
Ejemplo de dos gráficos con MO cero, varianza uno y correlación cero. Es decir, la correlación en este caso es la suma de los productos de los términos de la PA dividida por la longitud de la PA.
Estos son los gráficos del EURUSD y del GBPUSD en el intervalo 2010.09.28 13:45 - 2010.09.29 14:15.
Si la muestra parece pequeña, tomemos algo más grande de la tabla de correlación:
De hecho, siempre existe una relación lineal entre dos variables aleatorias cualesquiera en una muestra finita.
Tenga cuidado al interpretar las correlaciones cercanas a cero.