당신은 의미에 안주하지만 한편 당신 자신은 의미를 잃어 버렸습니다. 간단한 예, MO가 0인 두 개의 고정된 랜덤 워크:
둘 다 같은 방향을 향하고 있는 것은 자명하고, 이들 과정 사이에는 아무런 관계가 없다는 것도 자명하다. 이 두 시리즈에 대한 QC를 그대로 사용하면 계수가 0.86 , 즉 강한 관계를 확인했습니다. 그러나 분명히 거기에 없다면 우리는 무엇을 얻었습니까? 이제 우리는 이 두 프로세스의 첫 번째 차이를 취하고 그에 대한 QC를 계산합니다. 이제 0.02 와 같습니다. 그는 보여야 할 것을 보여주었습니다. 관계가 없습니다. 한 방향으로의 그들의 움직임은 단순한 우연의 일치입니다.
I(1)에서 CC를 계산하여 통계를 조정합니다. 당신이 생각하는 방법 . 그리고 시각적으로 두 행은 실제로는 유사하지 않지만 실제로는 유사합니다.
상관관계를 있는 그대로 부를 필요도 없고, 소유하지 않은 속성과의 상관관계도 부여할 필요가 없다.
여러분, 모든 것이 이미 명확합니다. 우리는 그것을 묶고, 나를 인용하지 않으며, 나를 가르치는 것은 고사하고, 나는 더 이상 여기서 상관 관계의 주제에 참여하지 않습니다.
아주 좋은 예입니다. 감사합니다. 결코 자신에게 빠지지 않을 것이라고 믿는 잘못된 상관 관계를 좋아하는 사람들의 방향에 있는 조약돌.
머리에 좋은 돌. 누가 이 개념을 생각해 냈습니까? "잘못된 상관 관계"? 그러한 경향이 있습니다. 누군가가 무언가를 이해하지 못할 때 그는 새로운 정의와 개념을 제시합니다. 상관 관계에서 자신만의 것을 기대하고 기대가 정당화되지 않을 때 새로운 정의를 발명하기 시작합니다. 다시 한 번 반복합니다. 수학에서는 공식을 조작하는 것만으로는 충분하지 않으며 여전히 본질을 이해해야 합니다.
머리에 좋은 돌. 누가 이 개념을 생각해 냈습니까? "잘못된 상관 관계"? 그러한 경향이 있습니다. 누군가가 무언가를 이해하지 못할 때 그는 새로운 정의와 개념을 제시합니다. 상관 관계에서 자신만의 것을 기대하고 기대가 정당화되지 않을 때 새로운 정의를 발명하기 시작합니다. 다시 한 번 반복합니다. 수학에서는 공식을 조작하는 것만으로는 충분하지 않으며 여전히 본질을 이해해야 합니다.
그들의 3 kopecks를 위해 Tokmo 진실.
잘못된 상관 관계 - 이것은 문자 그대로 상관 분석에 대한 교과서의 처음 10페이지에 있는 교과서에서 가져온 것입니다.
이 교과서의 다음 10 페이지에는 의미있는 추론 에 기초하여 가짜 상관 관계를 실제 상관 관계와 구별 할 수 있다고 쓰여 있습니다.
실례합니다. 당신이 동의하지도 않고 동의해야 하기 때문입니다.
상관관계는 경제학에서 사용되지 않습니다. 상관관계를 사용하지 않기 위해 Granger는 30년 전에 공적분에 대한 노벨상을 받았습니다. 응용 프로그램의 오류가 훨씬 적습니다. 서로 다른 VAR, VEC가 구축되고, 포트폴리오를 형성하고, 위험을 관리하는 등의 작업이 공동 통합됩니다. 전체 방향. 모든 계량 경제학 패키지에는 이 모든 것이 있습니다.
잘못된 상관 관계 - 이것은 문자 그대로 상관 분석에 대한 교과서의 처음 10페이지에 있는 교과서에서 가져온 것입니다.
이 교과서의 다음 10 페이지에는 의미있는 추론 에 기초하여 가짜 상관 관계를 실제 상관 관계와 구별 할 수 있다고 쓰여 있습니다.
실례합니다. 당신이 동의하지도 않고 동의해야 하기 때문입니다.
상관관계는 경제학에서 사용되지 않습니다. 상관관계를 사용하지 않기 위해 Granger는 30년 전에 공적분에 대한 노벨상을 받았습니다. 응용 프로그램의 오류가 훨씬 적습니다. 서로 다른 VAR, VEC가 구축되고, 포트폴리오를 형성하고, 위험을 관리하는 등의 작업이 공동 통합됩니다. 전체 방향. 모든 계량 경제학 패키지에는 이 모든 것이 있습니다.
계량 경제학 의 전문가로서, 이러한 경솔하고 비전문적인 발언을 모두 무시하고 주요 사항으로 넘어갈 것을 제안합니다. MT4의 도구를 사용하고 공적분을 기반으로 자신의 TS를 구축하여 이 시리즈에서 계량 경제학의 모든 힘을 명확하게 보여줍니다.
3. QC는 기능적 관계의 존재 여부를 설정하지 않았으며 설정한 적도 없습니다. 그냥 숫자입니다. 관계의 유무는 이미 다른 방법으로 QC를 해석하는 문제입니다.
Wikipedia는 다음과 같이 인용합니다. "임의 프로세스의 정상성은 확률적 패턴의 시간 불변성을 의미하지만 일반적으로 두 가지 유형의 정상성이 고려됩니다. 좁은 의미의 정상성, 유한 차원 분포가 시간 이동에 대해 불변할 때 , 그리고 그들이 시간에 의존하지 않을 때 넓은 의미의 고정성은 수학적 기대치 입니다. MO는 엄격하게 0과 같아야 하고 고정성은 I(0)의 속성일 뿐이라는 사실에 대한 단어는 없습니다.
Wikipedia는 다음과 같이 인용합니다. "임의 프로세스의 정상성은 확률적 패턴의 시간 불변성을 의미하지만 일반적으로 두 가지 유형의 정상성이 고려됩니다. 좁은 의미의 정상성, 유한 차원 분포가 시간 이동에 대해 불변할 때 , 그리고 그들이 시간에 의존하지 않을 때 넓은 의미의 고정성은 수학적 기대치 입니다. MO는 엄격하게 0과 같아야 하고 고정성은 I(0)의 속성일 뿐이라는 사실에 대한 단어는 없습니다.
음, 모든 것이 정확합니다. MO 행은 시간이 지남에 따라 증가합니다(또는 감소합니다. 이 좌표계로는 시간이 어디에 있는지 알 수 없습니다). 행을 두 부분으로 나누면 두 번째 부분의 MO가 첫 번째 부분보다 분명히 커집니다. 이들은 고정된 라인이 아닙니다.
첫 번째 차이에서 시리즈의 정상성을 의미했다면 첫 번째 차이의 그래프가 배치되어야 합니다.
당신은 의미에 안주하지만 한편 당신 자신은 의미를 잃어 버렸습니다. 간단한 예, MO가 0인 두 개의 고정된 랜덤 워크:
둘 다 같은 방향을 향하고 있는 것은 자명하고, 이들 과정 사이에는 아무런 관계가 없다는 것도 자명하다. 이 두 시리즈에 대한 QC를 그대로 사용하면 계수가 0.86 , 즉 강한 관계를 확인했습니다. 그러나 분명히 거기에 없다면 우리는 무엇을 얻었습니까? 이제 우리는 이 두 프로세스의 첫 번째 차이를 취하고 그에 대한 QC를 계산합니다. 이제 0.02 와 같습니다. 그는 보여야 할 것을 보여주었습니다. 관계가 없습니다. 한 방향으로의 그들의 움직임은 단순한 우연의 일치입니다.
I(1)에서 CC를 계산하여 통계를 조정합니다. 당신이 생각하는 방법 . 그리고 시각적으로 두 행은 실제로는 유사하지 않지만 실제로는 유사합니다.
상관관계를 있는 그대로 부를 필요도 없고, 소유하지 않은 속성과의 상관관계도 부여할 필요가 없다.
여러분, 모든 것이 이미 명확합니다. 우리는 그것을 묶고, 나를 인용하지 않으며, 나를 가르치는 것은 고사하고, 나는 더 이상 여기서 상관 관계의 주제에 참여하지 않습니다.
아주 좋은 예입니다. 감사합니다. 결코 자신에게 빠지지 않을 것이라고 믿는 잘못된 상관 관계를 좋아하는 사람들의 방향에 있는 조약돌.
머리에 좋은 돌. 누가 이 개념을 생각해 냈습니까? "잘못된 상관 관계"? 그러한 경향이 있습니다. 누군가가 무언가를 이해하지 못할 때 그는 새로운 정의와 개념을 제시합니다. 상관 관계에서 자신만의 것을 기대하고 기대가 정당화되지 않을 때 새로운 정의를 발명하기 시작합니다. 다시 한 번 반복합니다. 수학에서는 공식을 조작하는 것만으로는 충분하지 않으며 여전히 본질을 이해해야 합니다.
머리에 좋은 돌. 누가 이 개념을 생각해 냈습니까? "잘못된 상관 관계"? 그러한 경향이 있습니다. 누군가가 무언가를 이해하지 못할 때 그는 새로운 정의와 개념을 제시합니다. 상관 관계에서 자신만의 것을 기대하고 기대가 정당화되지 않을 때 새로운 정의를 발명하기 시작합니다. 다시 한 번 반복합니다. 수학에서는 공식을 조작하는 것만으로는 충분하지 않으며 여전히 본질을 이해해야 합니다.
그들의 3 kopecks를 위해 Tokmo 진실.
잘못된 상관 관계 - 이것은 문자 그대로 상관 분석에 대한 교과서의 처음 10페이지에 있는 교과서에서 가져온 것입니다.
이 교과서의 다음 10 페이지에는 의미있는 추론 에 기초하여 가짜 상관 관계를 실제 상관 관계와 구별 할 수 있다고 쓰여 있습니다.
실례합니다. 당신이 동의하지도 않고 동의해야 하기 때문입니다.
상관관계는 경제학에서 사용되지 않습니다. 상관관계를 사용하지 않기 위해 Granger는 30년 전에 공적분에 대한 노벨상을 받았습니다. 응용 프로그램의 오류가 훨씬 적습니다. 서로 다른 VAR, VEC가 구축되고, 포트폴리오를 형성하고, 위험을 관리하는 등의 작업이 공동 통합됩니다. 전체 방향. 모든 계량 경제학 패키지에는 이 모든 것이 있습니다.
그들의 3 kopecks를 위해 Tokmo 진실.
잘못된 상관 관계 - 이것은 문자 그대로 상관 분석에 대한 교과서의 처음 10페이지에 있는 교과서에서 가져온 것입니다.
이 교과서의 다음 10 페이지에는 의미있는 추론 에 기초하여 가짜 상관 관계를 실제 상관 관계와 구별 할 수 있다고 쓰여 있습니다.
실례합니다. 당신이 동의하지도 않고 동의해야 하기 때문입니다.
상관관계는 경제학에서 사용되지 않습니다. 상관관계를 사용하지 않기 위해 Granger는 30년 전에 공적분에 대한 노벨상을 받았습니다. 응용 프로그램의 오류가 훨씬 적습니다. 서로 다른 VAR, VEC가 구축되고, 포트폴리오를 형성하고, 위험을 관리하는 등의 작업이 공동 통합됩니다. 전체 방향. 모든 계량 경제학 패키지에는 이 모든 것이 있습니다.
상관관계를 있는 그대로 부를 필요도 없고, 소유하지 않은 속성과의 상관관계도 부여할 필요가 없다.
여러분, 이미 모든 것이 명확합니다. 우리는 그것을 묶고, 나를 인용하지 않으며, 나를 가르치는 것은 고사하고, 나는 더 이상 여기서 상관 관계의 주제에 참여하지 않습니다.
무슨 말씀이신지 이해가 되지 않습니다. "상관관계란 그런 것이 아니다...", 일부는 "소유하지 않는 속성이다."
제가 위에서 제시한 두 행 사이에 관계가 있는지, 관계가 있는지 없는지 명확하고 명확하게 말씀해 주시겠습니까?
1. MO=0? MO 행 = 0? 또는 행 증분?
2. 두 행 모두 고정되어 있습니까? 당신은 그것에 대해 확신합니까?
3. QC는 기능적 관계의 존재 여부를 설정하지 않았으며 설정한 적도 없습니다. 그냥 숫자입니다. 관계의 유무는 이미 다른 방법으로 QC를 해석하는 문제입니다.
Wikipedia는 다음과 같이 인용합니다. "임의 프로세스의 정상성은 확률적 패턴의 시간 불변성을 의미하지만 일반적으로 두 가지 유형의 정상성이 고려됩니다. 좁은 의미의 정상성, 유한 차원 분포가 시간 이동에 대해 불변할 때 , 그리고 그들이 시간에 의존하지 않을 때 넓은 의미의 고정성은 수학적 기대치 입니다. MO는 엄격하게 0과 같아야 하고 고정성은 I(0)의 속성일 뿐이라는 사실에 대한 단어는 없습니다.
Wikipedia는 다음과 같이 인용합니다. "임의 프로세스의 정상성은 확률적 패턴의 시간 불변성을 의미하지만 일반적으로 두 가지 유형의 정상성이 고려됩니다. 좁은 의미의 정상성, 유한 차원 분포가 시간 이동에 대해 불변할 때 , 그리고 그들이 시간에 의존하지 않을 때 넓은 의미의 고정성은 수학적 기대치 입니다. MO는 엄격하게 0과 같아야 하고 고정성은 I(0)의 속성일 뿐이라는 사실에 대한 단어는 없습니다.
음, 모든 것이 정확합니다. MO 행은 시간이 지남에 따라 증가합니다(또는 감소합니다. 이 좌표계로는 시간이 어디에 있는지 알 수 없습니다). 행을 두 부분으로 나누면 두 번째 부분의 MO가 첫 번째 부분보다 분명히 커집니다. 이들은 고정된 라인이 아닙니다.
첫 번째 차이에서 시리즈의 정상성을 의미했다면 첫 번째 차이의 그래프가 배치되어야 합니다.
무슨 말인지 이해가 안 돼요. "상관관계란 그런 것이 아니다...", 일부는 "소유하지 않는 속성이다."
제가 위에서 제시한 두 행 사이에 관계가 있는지, 관계가 있는지 없는지 명확하고 명확하게 말씀해 주시겠습니까?
모든 종류의 관계가 있습니다. 그리고 상관관계가 있다는 사실은 여러분 자신도 알고 있습니다.
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잘못된 상관 관계 - 이것은 문자 그대로 상관 분석에 대한 교과서의 처음 10페이지에 있는 교과서에서 가져온 것입니다.
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이 경우 정확한 교재명, 저자명이 필요합니다. 어쩌면 거기에 더 재미있는 것들이 있을지도 모릅니다.
이 경우 정확한 교재명, 저자명이 필요합니다. 어쩌면 거기에 더 재미있는 것들이 있을지도 모릅니다.