Una definizione formale di padrone-schiavo - ne esiste una? - pagina 3

Nuovo commento
 
Cmu4:

Si parla di correlazione... che metodo usate per misurarlo?

Ce ne sono molti, non tutti sono adatti.

La correlazione non è affatto adatta. È per file stazionarie, e non ci sono file stazionarie nel forex
 

Perché è per la stazione! È in realtà una quantità che caratterizza la relazione tra due variabili casuali.

Da questo, naturalmente, si può dedurre che il suo valore può avere significato = 0 a tutti.

 
Cmu4:

Si parla di correlazione... che metodo usate per misurarlo?

Ce ne sono molti, non tutti sono adatti.


Lo misuro con Spearman.
 
faa1947:
La correlazione non è affatto adatta. È per le file fisse, e non c'è niente del genere su fore.

Avete commesso un errore. La correlazione è adatta a qualsiasi serie. È Fourier e la regressione è adatta solo a serie stazionarie.
 
Cmu4:

Si è parlato di correlazione... che metodo usate per misurarlo?

Ce ne sono molti, non tutti sono adatti.

Qual è il metodo giusto? Pearson è adatto? La formula generale senza stime di aspettativa e varianza sembra molto logica.
 
wmlab:

C'è qualcosa che non va. La correlazione è adatta a qualsiasi serie. È Fourier e la regressione è adatta solo per la stazionarietà.
Non credo. La cointegrazione è più generale e con limitazioni di applicazione. Non voglio guardarlo. Sono solo sicuro che la correlazione non è affatto applicabile su fore. È un numero. A quale luogo del campione si riferisce? E siamo generalmente interessati al bordo destro del campione.
 
faa1947:
Non credo. La cointegrazione è più generale e ha dei limiti nella sua applicazione. Non voglio guardarlo. Sono solo sicuro che la correlazione non è affatto applicabile su fore. È un numero. A quale luogo del campione si riferisce? E siamo generalmente interessati al bordo destro del campione.
Quello che specifichi nella serie che stai confrontando.
 
GaryKa:
Quali metodi sono adatti? Pearson è adatto? La formula generale senza stime di aspettativa e varianza sembra molto logica.
Pearson è improbabile. Il modo in cui si calcola dipende da ciò che si vuole ottenere.
 
Cmu4:
A quello specificato nella serie che state confrontando.

La correlazione non ha posto in una serie - è una caratteristica di un campione di due serie.

La correlazione è la più grande illusione della statistica per chi non solo conosce la statistica, ma la sente.

Se parliamo di forex, non possiamo semplicemente applicarlo, perché il forex ha tendenze e i valori di correlazione indicano il rapporto di due componenti deterministiche in due serie, cioè non hanno nulla a che vedere con le variabili casuali. Quindi, scusatemi, tutte le argomentazioni su Pearson e Spearman qui sono del maligno.

 
Cmu4:
Quello di Pearson è improbabile. Il modo in cui si calcola dipende da ciò che si vuole ottenere.

Vedi, se ho capito bene, allora Pearson è "improbabile" per adattarsi, perché è usato per stimare una misura di relazioni lineari, e quindi non è adatto a stimare una misura di relazioni non lineari.

Ma in questo caso è possibile:

  1. O trasformare "non lineare" i dati di input (un'altra domanda è come e perché esattamente) prima di applicarli all'input di Pearson
  2. O per introdurre la "non linearità" nella formula stessa (dove si trova il prodotto scalare), ma sarà un coefficiente di Pearson "leggermente diverso"))

L'idea di usare l'aspettativa normalizzata di questa relazione come misura della stabilità della relazione è accettabile per me.

12345678910
Nuovo commento