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 42

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そうですね...相関関係」という魔法の言葉は、多くの人に誤解を与えている。

相関関係 == 確率的な依存関係。つまり、自己欺瞞である。線形関係を探す。

 
C-4: 対数法で何ができるのか？対数は、系列の始点と終点のボラティリティや水準があまりにも異なる場合にのみ使用できる。つまり、1900年から2013年までのダウジョンを分析するのであれば、なくてはならないものですが、そうでない場合は使えません。

繰り返しになりますが、このスレッドではすでに話題になっているようです。

相関の定義について考えてみましょう。簡単に言えば、2つの集合の関係です。線形空間の集合では、この相関はベクトルのスカラー積（ピアソンのQCに相当）で推定でき、例えば直交するベクトルではこの相関はゼロになることが論理的に示されている。線形空間に属さない集合については、この関係を異なって推定する必要がある。どのように？ それはもう、空間の特性次第です。例として、他の相関係数を考えてみる。

もし読みが相対的なスケールであり、相場についてはそうであるなら（ある通貨が他の通貨より何倍「価値があるか」を示す）、線形手法（スカラー積）を生データに「そのまま」適用するのは誤りである。対数は、測定値を相対スケールから区間スケールに変換するもので、すでにピアソンのQCを使用して同じ相関を推定することができます。

 
GaryKa:

繰り返しになりますが、このスレッドではすでに話題になっているようです。

相関関係の定義について考えてみましょう。簡単に言えば、2つの集合の関係です。線形空間の集合では、この相関はベクトルのスカラー積（ピアソンのQCに相当）で推定でき、例えば直交するベクトルではこの相関はゼロになることが論理的に示されている。線形空間に属さない集合の場合、この関係は別の方法で推定する必要がある。どのように？ それはもう、空間の特性次第です。例として、他の相関係数を考えてみる。

相場（ある通貨が他の通貨より何倍「価値がある」のかを示す）のように、読み取りが相対的な尺度である場合、線形手法（スカラー積）を生データに「そのまま」適用することは誤りである。対数は、測定値を相対スケールから区間スケールに変換するもので、すでにピアソンのQCを使用して同じ相関を推定することができます。


対数をとることでQCの読み取り値が大きく変わるような具体的な例を教えてください。元の系列ではQCがゼロに近く、その対数では奇跡的にQCが意味のある推定値になるような例を教えてください。

ここまでは、一例です。

金価格と建玉のピアソン相関は、対数を用いない最初の差で計算：0.1968

金価格と建玉のピアソン相関をln(Pi/Pi-1)で計算：0.2067

1％違うだけで、「対数なしにはありえない」と街角で叫べるようになりました。

 
alsu:

相関行列の分布の種類は、両系列の性質と両系列間の関係に依存する、すなわち、すべての可能な系列について同じである必要はない...SBの場合は1つ、太陽フレアの場合はもう1つ...。
というのは、誤差の目安になります。C-4が示したような分布であれば、誤差は大きく、実際の値から大きな偏差を得る確率はほとんどない。もし、本当の独立性があれば、-0.6から+0.6までの相関が等確率で得られるとしたら、このような指標に何の意味があるのでしょうか？
 
C-4: 対数をとることで、QCの読み取り値が大きく変わるような具体的な例を教えてください。元の系列ではQCがゼロに近く、その対数では奇跡的にQCが意味のある推定値になるような例を教えてください。

やってみます。

C-4: 例を捕らえながら。
  • 金価格と建玉のピアソン相関は、対数を用いない最初の差で計算：0.1968
  • ln(Pi/Pi-1)で計算した金価格と建玉のピアソン相関：0.2067

1％違うだけで、「対数なしではどこにも行けない」と、街角で喜々として叫ぶことができるのです。

最初の違いはカウントしない．分の1も）

例のデータについて。

  • 生データのピアソン相関は0.767687である。
  • 生データの対数におけるピアソン相関は0.819971である。

目視による観測 とほぼ一致しているようです。その差は5％以上。

ファイル:
pirsononlogdata.zip  27 kb
 
GaryKa:

作ってみますね。

最初の違いはカウントしない．分の1も）

...

まず、レギュラープライスシリーズにQCを使うことが正しいのかどうかを、まったく知らないで確認してみましょう。これまで私は、I(1)のQCはカウントできないというデータを提供してきました。
 
C-4:
まず、通常の価格系列でQRを使うことが正しいかどうか調べてみましょう。これまでは「I(1)のQCは計算できないようだ」というデータを提供してきましたが、 。

QCを算出するための正規性要件は、どこで見たことがありますか？繰り返しになるが、相関分析を使うための条件である。

QCは正規分布の値に対してのみで、例えば金と 銀の相場 間のQCは計算できないことがわかりました。

 
Demi:

QCを算出するための正規性要件は、どこで見たことがありますか？改めて、相関分析の活用の必要性を感じます。

何を馬鹿なことを......QCは正規分布の値だけだ............。

正常な状態とは、どのようなものなのでしょうか？ここでも、I(1)はI(0)の形の系列の連続和となる。I(0)は通常のインクリメント、つまり戻り値です。リターンの種類は重要ではありません。重要なのは、QCはあくまでリターンで計算できるのであって、価格そのものでは計算できないことです。
 
C-4:
重要なのは、QCはあくまで歩留まりで、価格そのものはカウントされないということです。

もう一度、なぜ？
 
Demi:
もう一度、なぜ？


なぜなら1. 上の写真を ご覧ください。

2.2.アヴァルスが書いていることを読む。

アヴァルス
というのは、誤差の指標になります。C-4のような分布の場合、誤差が大きく、実際の値から大きな偏差が出る確率はほとんど減らない。実質的な独立性で-0.6から+0.6までの相関が得られるのであれば、このような指標に何の意味があるのでしょうか。

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