A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 36

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chepikds:
Você está certo, não é!!! um beco sem saída, eu mesmo verifiquei...

É um beco sem saída! É a mesma maneira.
 
A propósito, meu livro didático diz que antes de usar o coeficiente de correlação, você deve verificar o significado da relação linear das variáveis usando estatísticas, que são baseadas no coeficiente de correlação e no coeficiente empírico de determinação(o quadrado do índice de correlação). Se a relação linear for significativa, então faz sentido verificar o significado do coeficiente de correlação (definir limites), e se não for - o significado do índice de correlação é verificado, e se for significativo, então há uma relação, mas não linear, mas de tipo desconhecido, e se for insignificante, então não há relação. Se alguma coisa, por favor não me chute, eu não sou bem versado neste tópico.
 
FAGOTT:

Como você aplica?

Não há como aplicá-lo. Ou estimativas instantâneas de correlações seriam de valor prático, ou inversamente, em uma amostra longa, mas entre séries deslocadas. Os primeiros são irrealistas para estimar devido à finitude da amostra, os segundos são estatisticamente indistinguíveis de zero para todos os pares no mercado.
 
FAGOTT:

Bem, é um beco sem saída! Eles estão aplicando
Eles usam muitas coisas, mas de que adianta? Talvez eu esteja exagerando, venha para o início))
 
Integer:

É só para que você saiba um pouco sobre coeficientes de correlação antes de falar sobre coisas construtivas.
Incrível ignorância. Compartilhando pesquisas que não se encontram em nenhum lugar. Mostre-me um único indicador de correlação. Qualquer coisa onde milhões de valores de CQ são investigados estatisticamente. E você fala comigo sobre não entender o QC?! Mesmo o cálculo do CQ do pobre Spearman ninguém aqui sabe abertamente como fazer. Leia a descrição do meu trabalho e depois faça suas suposições sobre a profundidade da compreensão da correlação.
 
alsu:
Não há como aplicá-lo. Ou estimativas instantâneas de correlações seriam de valor prático, ou pelo contrário, em uma amostra longa, mas entre séries deslocadas. Os primeiros são irrealistas para estimar devido à finitude da amostra, os segundos são estatisticamente indistinguíveis de zero para todos os pares no mercado.


está entre x(t) e x(t+1) para um instrumento? Está perto de 0?

Eu estava contando - eu tive um bem grande. Poderia ser um erro?

Mas estes modelos voltam aos modelos autoregressivos e todos eles dizem a mesma coisa - se o preço subir, é mais provável que suba e menos provável que desça.

 
chepikds:
Há muita aplicação, mas para quê? Talvez eu tenha ultrapassado meus limites, de volta à estaca zero))

Se existe uma alternativa, realmente não há sentido.
 
alsu:
Leia a definição de estacionariedade e mostre como ela está ausente na série original e presente no sintético. Ou por estacionariedade, você também se refere a algo de sua própria natureza?

Finalmente, a besteira terminológica se instalou novamente. É impossível provar a estacionaridade a partir de uma amostra finita. É para isso que servem os diferentes níveis de teste de hipóteses. Eu não vou me envolver em tretas teóricas.

Citação:

alsu:

No entanto, meu pedido para a hrenfx está - para dar um exemplo de um instrumento sintético que supostamente tem características substancialmente diferentes dos IFs individuais. Puramente para fins de pesquisa, apenas para ver se a melhoria do desempenho realmente existe ou é uma farsa.

Um canal horizontal em qualquer trecho não é uma melhoria de desempenho?
 
hrenfx:
Um canal horizontal em qualquer área não é uma melhoria no desempenho?

Eu gostaria de um critério numérico claro: "O grau de horizontalidade do canal era mais ou menos para cada BP, mas nós temos mais ou menos".

ps Então, em qualquer trecho. =)

 
hrenfx, por que você está tentando provar algo não muito claro para os presentes? apenas corte sua própria couve e pronto!!! ou qual é o problema? os caras comeram mais do que um cachorro aqui com essas correlações)
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