標本相関がゼロでも、線形関係がないとは限らない - ページ 40

新しいコメント
 

相関係数 = 0.766654

すべてエクセルで計算したものです。ただ、ゴールドの引用は MTから取った（あなたのはカンマ桁をポイントに手動変換するのが面倒だった）
。

 

データを再確認したところ、少し間違っていたようです。まず、この比率は建玉ではなく金ヘッジャーの建玉で計算されていること、そして、データの最後にOMのゼロ値が3つあることです。とにかく、比率を更新。

ピアソン：0.1968

スピアマン: 0.2135

ケンドール：0.1430。

ご覧の通り、良くなっています。

 
Demi:

相関係数 = 0.766654

すべてExcelで計算しました。ただひとつ、MTからゴールドの引用をしました（あなたのところでは、コンマ数字をポイントに手動で変換するのが面倒でした）。

列を数えることはできず、最初の差分のみ。
 
なぜダメなのか？
 
Demi: なんでやねん

このスレッドの投稿の約半分は、この問題についての議論に費やされています（ここから スタート）。

私見：ピアソンの相関係数による相関の推定は、算術平均による期待値推定や実効値による分散推定と類似しており、線形空間からの集合の要素に対してのみ許容されるものである。そうでない場合は、元のデータに対して変換を行うか（例えば、価格時系列の場合、測定値を絶対 相対尺度から間隔尺度に変換する）、推定用の公式を調整する必要があります。

 
GaryKa:

このスレッドの投稿の約半分は、この問題についての議論に費やされています（ここから スタート）。

私見：ピアソン相関係数による相関の推定は、算術平均や実効値による分散の期待値の推定と類似しており、線形空間からの集合の要素に対してのみ許容されるものです。そうでない場合は、元のデータに対して変換を行うか（例えば、価格時系列の場合、測定値を絶対値からインターバルスケールに変換する）、推定用の数式を調整する必要があります。

実はここに。

テキストが多いですね。相関関係は、系列間でも最初の差分でもカウントできます。Hafftarは2つのグラフを掲載し、次元0.00の相関係数を示した......。このことに衝撃を受けて、私は計算をし直しました。しかし、アフタ-は自分で訂正した。

P.S. よりシンプルに、よりシンプルに......。

 

C-4:

明らかに、I(0)の形の最初の差分が計算に必要です。I(1)の場合、私たちが扱っている系列は常に正（価格は常にゼロより大きい）であるため、待ち伏せされることになりますが、これについても後で説明します。


へえ、目立たないんだ。ピアソンQCでは、系列が正か負かは問題ではなく、重要なのは共分散、すなわちダイナミクスの類似性があるかどうかです。無相関の第一階差は、元の系列が無相関であることを全く意味しない。また、まさにこの差をとることで、ピアソンが示す線形相関の要素がちょうど排除される。したがって、得られた結果には何の異常もなく、結論としては

1.ご覧の通り、I(1)系列は全く使えません。相関関係が明白でなく、厳密な関数でもない系列では、相関係数は全く役に立たない。

QCが過大評価されているとされるのは全くの誤りであり、プロセスは計算の中心（サンプル平均を差し引く）であるため、QCはプラスにもマイナスにもなり得るのです。つまり、15％というのは完全に現実的な係数で、グラフをビジュアルに見たときに、これくらいになるだろうということです。

 
alsu:

つまり、この場合の15%は完全に現実的な係数で、グラフを目視で確認してもその程度です。

これには賛成です。

alsu:

へえ、目立たないんだ。ピアソンのQCでは、系列が正か負かは問題ではなく、重要なのは共分散、すなわちダイナミクスの類似性があるかどうかです。無相関の第一階差は、元の系列が無相関であることを全く意味しない。また、この差をそのまま取ると、ピアソンの示す線形相関の要素が崩れてしまう。したがって、この結果には何の異常もありません。

では、なぜ、正のバイアスが重要でない（つまり、ほとんどのBPが> 0の領域にある）独立したBP(1)を100個生成し、それらの相関行列を構築し、それらの分布のヒストグラムを得ると、このヒストグラムには正規分布に共通するものが見られず、このようになるのでしょう？

1万通りのBPの組み合わせ（100×100）のうち、相関が0.5と-0.5の組み合わせが同じくらいあることがわかる。すなわち、2つの独立した正のランダムウォークがKK 0.0で互いに相関する確率は、それらのKKが-1.0から+1.0までの他の数値に等しい場合と同じです。つまり、I(1)は使えないということです。なんとなく。

 

相関性の問題は、まったく別の次元の問題です。

QCをカウントすると、必ず 数字が出ます。このアルゴリズムでは、QC=NAの値、すなわち「値なし」は提供されない。ゼロではなく、「価値がない」。そのため、土星の輪とコチルの相関を得ることができ、同時に鼻の問題も解決することができるのです。

QCは、その内容から相関があることが分かっているペアについてのみカウントされるべきです。最低でもそして一般的には、そのような接続の存在に意味のある正当な理由が必要です。この場合、得られた数値は、このコンテンツの定量的な指標として解釈されることになる。

それ以外の微妙な計算については黙認しています。

 
faa1947:

相関性の問題は、まったく別の次元の問題です。

QCをカウントすると、必ず 数字が出ます。このアルゴリズムでは、QC=NAの値、すなわち「値なし」は提供されない。ゼロではなく、「価値がない」。そのため、土星の輪とコチルの相関を得ることができ、同時に鼻の問題も解決することができるのです。

QCは、その内容から相関があることが分かっているペアについてのみカウントされるべきです。最低でもそして一般的には、そのような接続の存在に意味のある正当な理由が必要です。この場合、得られた数値は、このコンテンツの定量的な指標として解釈されることになる。

それ以外の微妙な計算については黙認しています。

こんなことはナンセンスだ。この世界のあらゆるものを "ポテンシャルコネクト "する。また、メキシコ沖の海水温は、フランスの小麦の収量に機能的に影響する。

また、因果関係のない現象の間でも相関係数を算出することができる。問題は、この係数の解釈である

1...333435363738394041424344454647...60
新しいコメント