Come posso capire la differenza tra un grafico FOREX e un PRNG? - pagina 28
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Strano sentirti dire questo. Crede davvero che la classifica non tenga conto in alcun modo dei valori assoluti?
Il requisito principale per i metodi non parametrici è la robustezza al "rumore" e alle distribuzioni (specialmente alle code grasse). Questo può essere ottenuto con il minimo sacrificio della precisione, che è spesso sfuggente e fuorviante.
Questa contabilità dipende dalla misura statistica di rango scelta (alcune funzionali), quindi su piccoli campioni i coefficienti di Spearman, Kendall e Hefding mostreranno valori disuguali. Quindi cosa usare? Per i diversi mezzi del sistema generatore di valore, come il tipo e l'ordine della funzione portante del trend, l'una o l'altra misura sarà migliore. Sì, un metodo non parametrico può stimare approssimativamente il CQ, ma è necessario se il tipo di questa correlazione è sconosciuto? Il CQ non parametrico è non parametrico nel senso che le misure scelte per misurarlo sono solo insensibili alle trasformazioni monotoniche delle osservazioni, il che non è sempre il caso neanche nel mercato. SB con demolizione fornisce spesso brusche conversioni di rango non monotone.
Al contrario, il CQ lineare dà un valore che è comprensibilmente applicabile.
Alexey, definiamo e distinguiamo tra code lunghe e code grasse, perché sono reciprocamente inverse. Secondo la mia ricerca non ci sono distribuzioni con code lunghe nel mercato.
Non riesco a capire la differenza. Ficcare il naso per vedere dove sbaglio.
Nessuno sta dicendo che i metodi non parametrici risolvono tutti i problemi. Ma spesso le loro stime sono più adeguate di quelle parametriche - proprio quando il tipo di correlazione è sconosciuto.
Se la coda è lunga, è sottile. L'eccezione è la distribuzione triangolare e simili (trapezi). E viceversa. E se si chiamano code lunghe e sottili, si fa confusione, perché quelle spesse sono più probabilmente corte. Questo è imho, non da googling.
L'intera questione qui è quale sia la distribuzione. La teoria classica non permette di definire questo concetto senza ambiguità (inoltre, non permette nemmeno di costruirlo), quindi non lo uso. Il mio approccio è l'evoluzione di una distribuzione quasi-stazionaria in qualche spazio che definisce la misura dell'errore.
Non sono molto bravo nei dettagli. Non è di questo che stavamo parlando - metodi non parametrici.
AlexEro non ha ragione su matlab? È una cosa sacra, che brilla nel cielo, pagata, pasta matta.....
Non è colpa di Matcad, ho già scritto sopra perché la diminuzione avviene.
Ancora una volta, AlexEro, il decadimento deriva dal fatto che in realtà conti lcorr non da cos(w*i) (una funzione che continua all'infinito su entrambi i lati dell'asse dei numeri), ma da cos(w*i)*[h(i) - h(100-i)] , dove h(t) è la funzione di Heaviside (passo unitario). Un modo semplice per controllare: più campioni della sinusoide impostate, meno sarà il decremento. Il modo complicato per controllare: sostituire l'espressione specificata nella formula per lcorr in modo esplicito e ottenere un triangolo.
Se la coda è lunga, è sottile.
In TV è proprio il contrario, non come in zoologia: se la coda è lunga, allora è spessa). Si tratta di normalizzare l'area sotto il grafico per 1, cioè la "coda" pompa fuori una parte della probabilità dall'area centrale. In generale, "spesso" (o "lungo", se volete) significa cose diverse a seconda del contesto - può trattarsi di distribuzioni che diminuiscono più lentamente della gaussiana, o di distribuzioni con varianza infinita, ecc.
Non è colpa di Matcad, ho già descritto sopra perché si ottiene la diminuzione.
Ancora una volta, AlexEro, il decadimento deriva dal fatto che in realtà conti lcorr non da cos(w*i) (una funzione che continua all'infinito su entrambi i lati dell'asse dei numeri), ma da cos(w*i)*[h(i) - h(100-i)] , dove h(t) è la funzione di Heaviside (passo unitario). Un modo semplice per controllare: più campioni di una sinusoide impostate, più piccola sarà la diminuzione. Il modo difficile per controllare: sostituire l'espressione specificata nella formula per lcorr in modo esplicito e ottenere un triangolo.
(con la voce stanca del professor Preobrazhensky)
"Mi scusi, chi era in piedi su chi?".
Mi scusi, dov'è che sto "contando la finestra della funzione di Heaviside"? Mostramelo, per favore, punzecchiami con il tuo naso.
Cazzo, mi sto trasformando in Allochka qui. Questa è una specie di cospirazione, un diversivo.
Non mi interessa come conta Matlab,
Non mi interessa come i fisici programmano in Fortran,
Non mi interessa cosa c'è nella testa di un programmatore esterno di Matlab,
Non mi interessa quello che c'è nella mente di un tonico indù strafatto di Matlab, e che pensa che sia "corretto" programmare l'autocorrelazione, e che per la sua "correttezza" strafatta pensa che la mancanza di campioni alla fine di un intervallo di campioni debba essere "compensata" con una finestra di Heaviside TUTTE LE VOLTE, che impoverisce tutta l'autocorrelazione.
Non mi interessa. Non uso matlab, non l'ho mai, mai usato e non intendo farlo. I disegni di matlab che ho citato sono di Privalova, ho dato un link a loro anche lì.
Non capisco proprio come tu possa distorcere la discussione in questo modo. Non è una discussione, è una demagogia sovietica. Parlo della definizione di autocorrelazione, del significato di questo concetto, vi mostro i fondamenti teorici e le semplici regole per verificare la correttezza di qualsiasi algoritmo di autocorrelazione, mostro che in Matlab e nello smorzamento Privalov l'autocorrelazione inizia fin dal primo conto alla rovescia, e mi viene mostrata la spiegazione che IO SONO il MIO difetto, perché"conto la finestra di Heaviside" . Sono stato citato da me stesso su !
Cazzo, c'è almeno una persona qui che sa di cosa sto parlando? Ahi!
Cazzo, c'è una sola persona qui che sa di cosa sto parlando? Ahi!
C'è. Ecco, hai promesso!
P.S. Perché non vai nel thread "Cos'è un INDICATORE"? Forse tra un anno scriverai qualcosa di sensato...
Mentre Alex pensa a cosa sia un INDICATORE, una domanda per tutti: ci sono due campioni di ARGENTO e di ORO. Dati giornalieri, 420 osservazioni.
L'AC di Spearman è 0,52, il coefficiente di correlazione di rango è statisticamente significativo e la relazione di correlazione di rango tra i punteggi dei due test è significativa.
Il KC di Pearson è 0,64.
Quindi? Correlazione diretta. Conclusione pratica?