Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 9
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Ma ho una domanda - in quasi ogni pagina di questo thread (e nella maggior parte degli altri thread) l'aspettativa calcolata per una serie di prezzi forex viene fuori attraverso il post.
E come si calcola il MO per una serie temporale non stazionaria e non trascendente? Dopo tutto, il concetto di MO viene introdotto solo per i BP perfettamente convergenti.
Ma ho una domanda - in quasi ogni pagina di questo thread (e nella maggior parte degli altri thread) l'aspettativa calcolata per una serie di prezzi forex viene fuori attraverso il post.
E come si calcola il MO per una serie temporale non stazionaria e non trascendente? Dopo tutto, il concetto di MO viene introdotto solo per i BP perfettamente convergenti.
Questa domanda in realtà non è così semplice. Quando diciamo che una serie è non stazionaria, ciò che alcuni di noi intendono in realtà è che questa non stazionarietà è specifica. Non si adatta al quadro tradizionale, è frammentario, e non è la sua unica caratteristica. Ma questo è un argomento a parte, e molto grande.
Tuttavia, il modo in cui l'autore l'ha fatto, vedi foto nel topikstart - certamente non è del tutto corretto farlo. Ecco perché, sì, lì MO, la varianza e altri attributi statistici non esistono, in senso statistico. Ma come risultato di alcune azioni matematiche, - sì, possiamo sommare scimmie e punti pezzo per pezzo. :) Quale sarà il risultato è probabilmente una favola.
e se non ci fosse una relazione lineare tra i due processi casuali?
Supponiamo che ci sia una misura della relazione lineare tra le due righe, bene, cosa volete
cosa ne fate? Costruire una regressione? Ok, costruiamone uno e otteniamo una buona approssimazione
di una serie all'altra e poi? Abbiamo ottenuto una previsione? Niente affatto.
E con pirson e correlazioni non si può fare!
Dopo tutto abbiamo bisogno di dinamica! E cosa diavolo sono le dinamiche in una quantità scalare,
come la correlazione? E Pearson non va affatto bene perché è simmetrico.
vediamo un grafico simmetrico e abbiamo bisogno di una misura asimmetrica perché una
una serie deve superare l'altra.
:)
Per quanto riguarda la non stazionarietà e l'individuazione della relazione tra una riga e l'altra, il
la cosa principale è capire cos'è la stazionarietà e a cosa serve...
La stazionarietà è l'immutabilità dei momenti nel tempo, attraverso l'asse temporale dei conteggi,
Anche se iniziate a spostare una serie rispetto a un'altra non troverete la connessione, perché con il vostro
avete distrutto questa relazione dinamica rendendo la serie omogenea nel tempo.
Quindi la cosa principale è non esagerare :)
Una discussione molto interessante! Informativo e divertente.
Ma ho una domanda - in quasi ogni pagina di questo thread (e nella maggior parte degli altri thread) l'aspettativa calcolata per una serie di prezzi forex viene fuori attraverso il post.
E come si calcola il MO per una serie temporale non stazionaria e non trascendente? Dopo tutto, il concetto di MO viene introdotto solo per i BP perfettamente convergenti.
Nel prossimo thread ho proposto di stimare i parametri di BP usando i quantili. Se applicato al payoff atteso, è la sua stima dalla mediana (e non dalla media) degli ultimi valori. I risultati, tra l'altro, sono molto migliori in termini di ROS.
La mia opinione sulla stazionarietà della serie è giustificata nello stesso luogo: al momento sto lavorando sul modello, in cui la serie risultante è la somma di due processi casuali stazionari (o piuttosto quasi-stazionari - con caratteristiche lentamente fluttuanti) - "calma" gaussiana e "discontinuità" di Poisson. Con questo approccio, la non stazionarietà del processo risultante è evidente. Gli sviluppi che ho finora mi permettono di dire che mi sto muovendo nella giusta direzione sulla strada per costruire un'approssimazione alla realtà del modello dei prezzi.
Vorrei inserire i miei cinque centesimi.
La correlazione è semplicemente un numero che si ottiene sempre come risultato del calcolo di una formula, a tutto da -1 a +1. Applicando la formula a BP otterremo sempre qualche valore di correlazione: tra qualsiasi coppia di valute, tra una coppia di valute e il movimento di Giove, tra una coppia di valute e qualsiasi altra cosa.
Qualsiasi libro di testo di statistica mette in guardia dalle correlazioni e dalle pseudo-correlazioni. Per separare l'uno dall'altro bisogna usare altri metodi statistici, per non cadere nell'illusione della falsa conoscenza. Il modo più efficace per separare le correlazioni dalle pseudocorrelazioni, tuttavia, è quello di fare alcune ipotesi significative sulla possibilità di una relazione tra due variabili casuali. Con ipotesi a priori sulla relazione, possiamo calcolare le correlazioni tra l'euro dollaro e la sterlina britannica, ma non includeremo mai lo yuan cinese. Utilizzando il mataparato testiamo queste ipotesi e anche avendole è molto facile ottenere pseudo-correlazioni solo perché le caratteristiche statistiche dei BP, come il requisito della normalità, sono state omesse o considerate in modo errato.
Privalov ha scritto uno script, i risultati corrispondono a quelli del Matkadian. Ho scritto lo script senza guardare gli altri, e ho confrontato i risultati - sono gli stessi di Beer e Matkad. Centocinquanta persone hanno già scritto questo QC centocinquanta volte - e tutti i risultati sono gli stessi. Allora perché tutti dovrebbero improvvisamente correre a riscrivere i loro programmi, scoprendo improvvisamente che qualcuno ha una propria interpretazione del QC di Pearson?
Come si calcola l'IR per una serie temporale non stazionaria e non collassante? Dopo tutto, il concetto di MO viene introdotto solo per la VR perfettamente convergente.
E non si può fare con pieroni e correlazioni!
Perché abbiamo bisogno di dinamica! E cosa diavolo sono le dinamiche in una quantità scalare,
come una correlazione?
C'è una definizione di QC di Pearson sul campione. Non riesco a capire cosa contano tutti chiamando il QC di Pearson. Si prega di nominare la funzione in Mathcad. In modo che io possa vedere la sua descrizione in dettaglio nell'aiuto.
La pigrizia è un grande potere.
http://books.google.ru/books?id=or8sS60Q0ooC&pg=PA159&lpg=PA159&dq=mathcad+corr&source=bl&ots=X2IwE5hGCI&sig=wXlaqOs7LlEQnozhuXyKb2_Fx14&hl=ru&ei=Z4apTPnRRHMyhOvH_1Y8M&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=2&ved=0CBoQ6AEwAQ#v=onepage&q=mathcad%20corr&f=false
corr(A,B) - calcolo del coefficiente di correlazione campionaria di Pearson.