A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 41
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Heh, não é óbvio. Para o CQ da Pearson não importa se as filas são positivas ou negativas.
Está bem, vamos supor que não importa. Então a aparência da distribuição da matriz de correlação I(0) será aproximadamente a mesma que com I(1). Verificar. Vamos tomar 100 I(0). Vamos construir uma matriz de correlação destes I's uns com os outros. Em seguida, construir um histograma das freqüências dos valores mais freqüentes:
Vemos uma distribuição normal clássica centrada em torno de zero - tudo bem, porque 100 filas são completamente independentes umas das outras. Raramente a correlação entre as linhas atinge +/- 10%.
Agora pegue a série 100 e integre-as. A saída será uma clássica caminhada aleatória do formulário I(1). Construímos uma matriz de correlação para estas séries e depois o mesmo histograma de distribuição:
A distribuição é desmoronada. Valores de -0,5 e +0,5 se repetem com a mesma freqüência que os valores de 0,0. O CC torna-se um indicador sem sentido, já que qualquer outro número pode cair com a mesma probabilidade, embora não haja dependência entre as fileiras de forma confiável.
Agora pegue 100 BP de tipo I(1), mas acrescente 100 de valor a cada um deles. Por causa da pequena variação, este é um número significativo para estas séries. Assim, todas as 100 BPs estarão na zona positiva > 0. Vemos o histograma:
De fato, nada mudou em comparação com o gráfico anterior. Mas isto não muda a essência e a hipótese permanece válida: a série I(1) não pode ser usada para calcular o CQ.
Essa não é a maneira de fazer isso! Você tem que calcular o logaritmo do preço, depois as primeiras diferenças, depois tirar o logaritmo delas, e depois calcular a correlação.
Ha-ha-ha!
...
Não zero, mas 'sem valor'. É por isso que você pode obter uma correlação de kotir com os anéis de Saturno e, da mesma forma, problemas no nariz.
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Essa não é a maneira de fazer isso! Você tem que calcular o logaritmo do preço, depois as primeiras diferenças, depois tirar o logaritmo delas, e depois calcular a correlação.
Ha-ha-ha!
Essa não é a maneira de fazer isso! Você tem que calcular o logaritmo do preço, depois as primeiras diferenças, depois tirar o logaritmo delas, e depois calcular a correlação.
Ha-ha-ha!
Limitações da análise de correlação:
Os valores totais de todas as variáveis de fatores e resultados devem seguir uma distribuição normal multivariada.
Wiki
Acho que meu entendimento é que o CQ só funciona para NR da SV? Nas séries do mundo real, mesmo a primeira diferença não é uma NR.
Limitações da análise de correlação:
Os valores totais de todas as variáveis de fatores e resultados devem seguir uma distribuição normal multivariada.
Wiki
Acho que meu entendimento é que o CQ só funciona para NR da SV? Nas séries do mundo real, mesmo a primeira diferença não é uma NR.
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wiki
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Ibid:
Muitas vezes a simplicidade atrativa dos estudos de correlação incentiva o pesquisador a tirar falsas conclusões intuitivas sobre a existência de uma relação causal entre pares de atributos, enquanto os coeficientes de correlação apenas estabelecem relações estatísticas. Olhando para os incêndios em uma determinada cidade, por exemplo, pode-se encontrar uma correlação muito alta entre os danos causados pelo fogo e o número de bombeiros envolvidos na supressão de um incêndio, e a correlação seria positiva. No entanto, não se segue que "mais bombeiros levam a mais danos", e faz ainda menos sentido tentar minimizar os danos causados pelo fogo eliminando os bombeiros[5]. Ao mesmo tempo, a falta de correlação entre as duas quantidades não significa que não haja relação entre elas.
OK. Suponha que não importa. Depois o tipo de distribuição da matriz de correlação ...
O tipo de distribuição da matriz de correlação depende das propriedades de ambas as séries e da relação entre elas, ou seja, não precisa ser a mesma para todas as séries possíveis... Para SB é um, para algumas erupções solares é outro...