Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 17
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Entonces, ¿por qué no tomar la mediana de, por ejemplo, los mismos valores en lugar de la media aritmética? Para una distribución con colas gruesas, esta estimación es definitivamente más eficiente. La fórmula del QC de Pearson sería más complicada (además, se convertiría en no lineal), pero seguiría siendo el QC de Pearson, o más bien, una de sus posibles estimaciones.
El control de calidad medio no es más complicado que el control de calidad clásico. Sólo que en lugar de la suma hay una ordenación ordinaria de los términos de BP. Y la fórmula de iteración es sencilla.
Otra propiedad de la mediana QC es que, a diferencia de la QC clásica, la QC no cambia con cada desplazamiento de la ventana deslizante.
Y una nota más, cuando se calcula el CCM, la varianza se divide por la desviación. Pero la varianza, al igual que la MO, no es la varianza clásica sino la mediana.
No he hecho una comparación de las eficiencias de QC y MQC en las BP de precio.
Si de lo que se trata es de encontrar una relación lineal entre los RV de los precios, entonces los RV originales deberían ser prolagarítmicos antes de calcular el CC.
El otro caso son los fondos o las materias primas. Allí, la eliminación de las estacionalidades y los oficios es apropiada.
HideYourRichess:
На самом деле, и на форе есть нечто, что можно считать "сезонностью" и "трендами". Просто не все это видят. Особенно через маленький обзорный экранчик ДЦ, с пипсовкой.
Esta negociación de alta frecuencia "de moda" es lo que los DC de "cocina" llaman peyorativamente "pipsing"...
Y lo combaten de todas las maneras posibles.
Por lo tanto - no de las comisiones en las ofertas, pero de hundir depo de un "pasajero" en vivo.
;)
Creo que no soy el único que ya ha señalado esto, pero sigue siendo un sinsentido.
¿Qué es exactamente una tontería? Antes de analizar los precios, deberían ser logarítmicos, porque analizar los precios en sí mismos es realmente un sinsentido. Si está interesado en el coeficiente de correlación, después del logaritmo la fecha resultante también debe ser normalizada.
Otra cuestión es que la presencia de correlación no significa que haya una relación.
Si el coeficiente de correlación es de interés, después de logaritmizar la fecha resultante, es una buena idea estandarizarlo también.
Llevándolo al MO cero. ¿Es esto lo que entiende por normalización?
Es cierto, llevar a cero la MO (a veces también la varianza a uno) no es necesario para calcular la correlación. Porque la correlación no cambia cuando se suma o multiplica una constante.
Esta negociación de alta frecuencia "de moda" es lo que los DC de "cocina" llaman peyorativamente "pipsing"...
Y lo combaten de todas las maneras posibles.
Por lo tanto - no de las comisiones en las ofertas, pero de hundir depo de un "pasajero" en vivo.
;)
¿Qué es exactamente una tontería? Antes de analizar los precios, deberían ser logarítmicos, porque analizar los precios en sí mismos es realmente un sinsentido. Si está interesado en el coeficiente de correlación, después del logaritmo la fecha resultante también debe ser normalizada.
. No es necesario logaritmizar nada. Hay que analizar los propios precios. Tal como son. Puedo entender el logaritmo cuando se analizan los datos de muchos años. Esto se puede entender, con un gran tramo, pero en el análisis dentro de un año - es una operación completamente innecesaria. No hace nada. Aparte de ser casi científico.
. Lo que pasa con la estandarización es que es rara. ¿Para qué sirve? ¿Para qué tareas?
Otra cuestión es que la presencia de correlación no significa que haya una relación.
. Esa no es otra pregunta, es la principal. Después de la pregunta sobre la posible naturaleza de la conexión.