標本相関がゼロでも、線形関係がないとは限らない

[hrenfx]

どこを読んでも、標本相関がゼロというのは、その標本に線形（通常、線形という言葉も忘れている）関係がないことを意味すると書いてあるのです。ディケンズ

MOがゼロ、分散が1、相関がゼロの2つのグラフの例。つまり、この場合の相関は、BP項の積の総和をBPの長さで割ったものである。

2010.09.28 13:45 - 2010.09.29 14:15 の間のEURUSD とGBPUSD の チャートです。

サンプルが少ないようであれば、相関表から もっと大きなものを取り出してみよう。

Corr = 0.0000, #NGX0 - EURGBP, bars = 24943 (2010.05.28 21:25 - 2010.09.28 18:40), 2010年11月 天然ガス先物 - ユーロ対英ポンド

Corr = -0.0015, USDNOK - USDSGD, bars = 54961 (2010.01.01 00:00 - 2010.09.28 17:20), 米ドル vs ノルウェー・クローネ, 米ドル vs シンガポール・ドル.

なんと、ノルウェークローネとシグンプラドルの間には、ほとんど直線的な相関関係がないのです。

Corr = -0.0008, GOLD - USDCAD, bars = 54898 (2010.01.01 00:00 - 2010.09.28 16:45), SPOT Gold Once vs US Dollar - US Dollar vs Canadian.

さらに面白いのは、金とカナダドルの間に直線的な相関関係がほとんどないことだ。

実際、有限標本上の任意の2つの確率変数の間には、常に線形関係が存在する。

ゼロに近い相関の解釈には注意が必要です。

[Rashid Umarov]

Spearman's Rank Correlation Coefficientの 指標で測定してみる- Spearman's Rank Correlation

[hrenfx]

Rosh:
Spearman's Rank Correlation Coefficient - Spearman's Rank Correlation の指標で測定してみる。

ありがとう、見てみるよ。でも、ここから 引用されていますね。

スピアマン順位相関係数の検出力はパラメトリック相関係数の検出力より若干劣る。

あなたの指標には自己相関が見られます。しかも、正しくカウントされていないような...。

[Dmitry Fedoseev]

小さな周期で相関をカウントし、バーの 総数に対する高い相関値の数の比率をカウントします。より指標となる。この方法では、USDNOK-USDSGDの相関は0.5以上であり、有意なものがある。

[Dmitry Fedoseev]

hrenfx:

1.ありがとうございます、見てみますね。しかし、ここから 引用されているのはあなたです。

2.あなたの指標には自己相関が見られます。しかも、正しくカウントされていないような...。

1.スピアマンは、確かに相関値があれば高い値を示す。Pyrosonの強みは、完全に同一のデータであれば、どちらか一方しか表示されないことです。Spearmanは、1という値に対して完全な同一性を必要としない。

2.そんなことはありません。

[Prival]

実は、RR＝0であれば、当該2つの量が無関係であるとは言えないと書籍に書かれている。

Roshさんがあげたリンクは、まさにSpearman's Rank Correlation Coefficient（スピアマンの順位相関係数）です。そうやって計算するんです。自己相関を見たい場合は、少し計算方法が異なり、次のようになります。https://www.mql5.com/ru/code/8295

[hrenfx]

Integer:
小さな周期で相関をカウントし、バーの総数に対する高い相関値の数の比率をカウントします。より指標となる。この方法では、USDNOK-USDSGDの相関は0.5以上であり、有意なものがある。

はい、サンプルウィンドウの移動に伴う相関の変化をプロットすることができます。そして、それをMOでプロットする。これはもはや相関関係ではなく、ウィンドウ全体の平均的な相関関係である。

しかし、ここではそういう話ではない。ポイントが明確でないなら、相関関係がどうであろうと構わない。

私の結論は、相関関係（ピアソン係数）は、サンプルに線形関係があるかどうかのクソみたいな指標である、ということです。相関関係が直接示されていないだけでなく、嘘もついている。

[Yury Reshetov]

hrenfx:

つまり、この場合の相関は、BP項の積の総和をBPの長さで割ったものである。

いったいなぜ、そんなことを？

[hrenfx]

Reshetov:
いったいなぜ、そんなことを？

MOが0、分散が1だからです。

[hrenfx]

Integer:

1.スピアマンは、確かに相関があれば高い相関を示す。Pyrosonの強みは、完全に同一のデータであれば、どちらか一方しか表示されないことです。Spearmanは、1という値に対して完全な同一性を必要としない。

2.そんなことはありません。

1.あなたは混乱しています。ピアソンの係数は、完全同一性を示す1を示した。

2.本当です。自己相関は、BPとそのシフトの相関である。この場合、スピアマンの自己相関がカウントされる。

[Dmitry Fedoseev]

hrenfx:

はい、サンプルウィンドウの移動に伴う相関の変化をプロットすることは可能です。そして、それをMOでプロットする。これはもはや相関関係ではなく、ウィンドウ全体の平均的な相関関係である。

ヘルメットをレンチで叩くツナツナ。このスレッドの私の最初の投稿をもっとよく読んでください。