샘플 상관 관계가 0이라고 해서 선형 관계가 없는 것은 아닙니다.
지표 판독값 Spearman의 순위 상관 관계 를 통해 측정해 보십시오.
일반적으로 KK = 0이면 연구 중인 두 양이 관련이 없다는 것을 전혀 의미하지 않는다는 것이 이에 관한 책에 기록되어 있습니다.
Rosh가 인용한 링크는 Spearman의 순위 상관 관계입니다. 그것이 그가 계산하는 방식입니다. 자기상관을 보고 싶다면 https://www.mql5.com/ru/code/8295 와 같이 조금 다르게 생각하시면 됩니다.
Integer :
짧은 기간의 상관관계를 계산한 다음 전체 막대 개수에 대한 높은 상관관계 값 개수의 비율을 계산합니다. 더 드러날 것입니다. 이 방법을 사용하면 USDNOK - USDSGD 사이에 0.5 이상의 중요한 관계가 있습니다.
예, 샘플링 창이 이동함에 따라 상관 관계의 변화를 플롯할 수 있습니다. 그리고 나서 그의 MO를 vyazt합니다. 이것은 더 이상 상관 관계가 아니라 평균 창 상관 관계입니다.짧은 기간의 상관관계를 계산한 다음 전체 막대 개수에 대한 높은 상관관계 값 개수의 비율을 계산합니다. 더 드러날 것입니다. 이 방법을 사용하면 USDNOK - USDSGD 사이에 0.5 이상의 중요한 관계가 있습니다.
그러나 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. 본질이 명확하지 않으면 상관 관계가 무엇을 보여 주든 상관하지 않습니다.
내 결론은 다음과 같습니다. 상관관계(Pearson's 계수)는 샘플에 선형 관계가 있음을 나타내는 엉터리 지표입니다. 상관관계는 직접적인 관계를 나타내지 않을 뿐만 아니라 거짓말을 하기도 합니다.
hrenfx :
저것들. 이 경우 상관관계는 VR 항의 곱의 합을 VR 길이로 나눈 값입니다.
Reshetov :
무슨 두려움으로?
무슨 두려움으로?
MO가 0이고 분산이 1이기 때문입니다.
hrenfx :
예, 샘플링 창이 이동함에 따라 상관 관계의 변화를 플롯할 수 있습니다. 그리고 그의 MO를 vyazt합니다. 이것은 더 이상 상관 관계가 아니라 평균 창 상관 관계입니다.
참치 참치 헬멧에 렌치로 두드립니다. 이 스레드의 첫 번째 게시물을 주의 깊게 읽으십시오.
내가 읽는 모든 곳에서 그들은 샘플의 상관 관계가 0이라는 것은 이 샘플에 선형(보통 선형이라는 단어는 잊어버림) 관계가 없다는 것을 의미한다고 씁니다. 흐레낙스:
MO가 0이고 분산이 1이고 상관이 0인 두 플롯의 예. 저것들. 이 경우 상관관계는 VR 항의 곱의 합을 VR의 길이로 나눈 값입니다.
2010.09.28 13:45 - 2010.09.29 14:15 구간의 EURUSD 및 GBPUSD 차트입니다.
샘플이 작게 보이면 상관 관계 테이블 에서 더 큰 것을 가져옵니다.
그리고 일반적으로 유한 표본에서 두 확률 변수의 선형 관계는 항상 존재합니다.
0에 가까운 상관 관계를 해석할 때는 주의하십시오.