Нулевая корреляция выборки вовсе не обозначает отсутствие линейной взаимосвязи - страница 45
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Какой ваще смысл в этих построениях, КК - он же характеризует отношения двух случайных величин, причем в данный конкретный момент времени, а не на протяжении какого-то интервала. Последнее верно только если оба сравниваемых процесса а) стационарны б) эргодические, чего абсолютно не наблюдается для приведенных функций, следовательно выборочный КК как оценка истиного КК для них ВООБЩЕ не имеет смысла. Другими словами, сначала надо доказать (или хотя бы разумно предположить) стационарность и эргодичность, а уж потом только подставлять ряды в формулу.
Я всегда думал что КК считается за период........... Как это - на момент?
А зачем стационарность и эргодичность?
Сначала требовали нормальность, теперь стационарность и эргодичность.....
См мой предыдущий пост - если на интервале, где мы можем приближенно считать выполняющимися условия а и б
Да не так все. Углубляетесь какие-то дебри Амазонки.... По простому - коэффициент корреляции показывает на сколько одна кривулина похожа на другую. Что луна, что тарелка - идентичны, потому-что круглые и т.д. Коэффициент корреляции сравнивает форму без учета размера. Все. Больше ничего. Все остальное, что говорят про коэффициент корреляции - ересь.
Я всегда думал что КК считается за период........... Как это - на момент?
Да не так все. Углубляетесь какие-то дебри Амазонки.... По простому - коэффициент корреляции показывает на сколько одна кривулина похожа на другую. Что луна, что тарелка - идентичны, потому-что круглые и т.д. Коэффициент корреляции сравнивает форму без учета размера. Все. Больше ничего. Все остальное, что говорят про коэффициент корреляции - ересь.
в определении КК говорится о том, что он характеризует связь двух случайных величин. Если мы имеем дело с процессами - то тем самым рассматриваем разные случайные величины в каждый момент времени. И только если они имеют сохраняющиеся во времени параметры распределения (стационарность), мы можем вычислять КК по выборке, заменяя среднее значение по ансамблю (которое, например, есть в формуле для линейного КК Пирсона) на среднее по времени (эргодичность). Это не ересь, а точная работа с определениями понятий и как следствие смыслом формул.
Что касается похожести двух кривулин, то к ним применимо понятие корреляционной функции, которая в точке 0 дает тот самый коэффициент корреляции. Причем к валидности ее оценки применимы те же ограничения, что и к КК - требование допустить стационарность и эргодичность рассматриваемой выборки. Это не прихоть, а необходимость, без этого все оценочные формулы теряют смысл.
...
Для того, чтобы вычислить кк, надо числа в формулу подставить и больше ничего. Если коэффициент равен 1, значит форма идентичная (размер может быть разным), если -1 - зеркальное отражение, 0 - вообще не похожи. Больше коэффициент корреляции ничего не показывает и никакого отношения вычисление корреляции не имеет ни с нормальность там чего-то ни с эргодичностью, стационарностью. Что за учебники вы читаете?
Для того, чтобы вычислить кк, надо числа в формулу подставить и больше ничего. Если коэффициент равен 1, значит форма идентичная (размер может быть разным), если -1 - зеркальное отражение, 0 - вообще не похожи. Больше коэффициент корреляции ничего не показывает и никакого отношения вычисление корреляции не имеет ни с нормальность там чего-то ни с эргодичностью, стационарностью. Что за учебники вы читаете?
Читаю. Коэффициент корреляции определен для случайных величин. В формуле - случайные величины. На рисунке - случайные процессы. Чтобы в в формулу для случайных величин подставить случайные процессы, необходимо выполнение конкретных условий. Если они не выполняются, то в формулу подставлять нельзя. Все просто как две копейки.
Это откуда такое? Где такое прочитали?
в определении КК говорится о том, что он характеризует связь двух случайных величин. Если мы имеем дело с процессами - то тем самым рассматриваем разные случайные величины в каждый момент времени. И только если они имеют сохраняющиеся во времени параметры распределения (стационарность), мы можем вычислять КК по выборке, заменяя среднее значение по ансамблю (которое, например, есть в формуле для линейного КК Пирсона) на среднее по времени (эргодичность). Это не ересь, а точная работа с определениями понятий и как следствие смыслом формул.
Что касается похожести двух кривулин, то к ним применимо понятие корреляционной функции, которая в точке 0 дает тот самый коэффициент корреляции. Причем к валидности ее оценки применимы те же ограничения, что и к КК - требование допустить стационарность и эргодичность рассматриваемой выборки. Это не прихоть, а необходимость, без этого все оценочные формулы теряют смысл.
Это откуда такое? Где такое прочитали?
Определение КК есть в любом учебнике по ТВиСТ. Понятие случайный процесс в нем не фигурирует. Определение случайного процесса тоже есть в учебниках: СП называется уорядоченная по времени (дискретным или непрерывным порядком) последовательность случайных величин.
я так и не понял)) для I(1) КК валиден?
Да, валиден, но оценка его обычной по формуле для выборочного линейного КК - невалидна, т.к. ряд нестационарен: среднее, которое входит в формулу, не есть постоянная величина на протяжении выборки, зависит от времени. Для стационарного ряда среднее постоянно во времени, и мы его оцениваем, просто заменяя на среднее арифметическое, для i(1) вполне очевидно, что это неверно.
Ожнако это не значит, что КК не существует - сам по себе он, повторяюсь в третий раз, характеризует взаимоотношения двух случайных величин в конкретные моменты времени, одинаковые или различные (со сдвигом, то есть) для данных двух временных рядов. Зависимость КК от моментов t1, t2, для которых он рассчитывается - это, по определению, корреляционная функция.
Определение КК есть в любом учебнике по ТВиСТ. Понятие случайный процесс в нем не фигурирует. Определение случайного процесса тоже есть в учебниках: СП называется уорядоченная по времени (дискретным или непрерывным порядком) последовательность случайных величин.
Не надо про любой, надо конкретно, название учебника, цитату из него с определением. Даже если и так, вы уверены, что правильно поняли определение, откуда такая уверенность? Своими руками не пробовали пощупать коэффициент корреляции (поэкспериментировать, поиграть), что бы понять, осознать, почувствовать, что это такое?
Как так можно встрять, чтобы так упереться?
Что такое твист я не знаю (разве что какой-то танец), посмотрел определение корреляции в википедии:
Корреля́ция (от лат. correlatio — соотношение, взаимосвязь), корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми).
Вы пытаетесь критически оценить то, что где-то там на заборе написано? Причем здесь случайные величины? Это определение только какой-то мудак мог написать. Если во всех учебниках по хип-хопу или как его там оно такое же, то и все эти учебники писали мудаки, которые сами нифига не понимают, что такое кореляция и студентам мозги засрали.