¿Existe una definición formal de amo-esclavo? - página 3
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Se ha hablado de la correlación... ¿qué método utiliza para medirlo?
Hay muchos, no todos son adecuados.
¡¿Por qué es para la papelería?! En realidad es una cantidad que caracteriza la relación entre dos variables aleatorias.
De esto, por supuesto, se puede deducir que su valor puede tener significación = 0 en absoluto.
Se ha hablado de la correlación... ¿qué método utiliza para medirlo?
Hay muchos, no todos son adecuados.
Lo mido con Spearman.
La correlación no es adecuada en absoluto. Es para las filas estacionarias y no hay tal cosa en el frente.
Has cometido un error. La correlación es adecuada para cualquier serie. Es de Fourier y la regresión sólo es adecuada para series estacionarias.
Se ha hablado de la correlación... ¿qué método utiliza para medirlo?
Hay muchos, no todos son adecuados.
Tienes algo mal. La correlación es adecuada para cualquier serie. Es de Fourier y de regresión sólo apto para estacionarios.
Creo que no. La cointegración es más general y tiene limitaciones en su aplicación. No quiero mirarlo. Sólo estoy seguro de que la correlación no es aplicable en absoluto en la frente. Es un número. ¿A qué lugar de la muestra se refiere? Y generalmente nos interesa el borde derecho de la muestra.
¿Qué métodos son adecuados? ¿Es Pearson adecuado? La fórmula general sin estimaciones de expectativas y varianzas parece muy lógica.
Al que especifique en la serie que está comparando.
La correlación no tiene cabida en una serie: es una característica de una muestra de dos series.
La correlación es la mayor ilusión de la estadística para las personas que no sólo saben de estadística, sino que la sienten.
Si hablamos de forex, no podemos aplicarlo sin más, porque el forex tiene tendencias y los valores de correlación indican la relación de dos componentes deterministas en dos series, es decir, no tienen nada que ver con las variables aleatorias. Así que disculpen, todos los argumentos sobre Pearson y Spearman aquí son del malo.
Lo de Pearson es poco probable. La forma de calcularlo depende de lo que quieras conseguir.
Verás, si te entiendo bien, entonces es "improbable" que Pearson se ajuste, porque se utiliza para estimar una medida de relaciones lineales, y por lo tanto no es adecuado para estimar una medida de relaciones no lineales.
Pero en ese caso sí:
La idea de utilizar la expectativa normalizada de esta relación como medida de la estabilidad de la relación me parece aceptable.