Задача для математиков. - страница 3

 
Сергей Таболин:

А можете пример скинуть? Для Вас это само собой разумеющееся, а для меня ... проще шатлом управлять )))))

писать надо руками, готового примера под именно такую задачу нет, мб потом скину

 
Alexander_K:

Честно говоря, не смотрел данные - некогда. Но, надо тупо посчитать зависимости через коэффициент корреляции и усё.

Ну так корреляцию я сделал (спасибо подсказали как), а чё дальше? Как эти зависимости считать? Мне бы кто показал что да как, я бы научился. Когда то в школе на золотую медаль шёл (гуманитарка была на втором месте), пока дурь в голову не ударила.... (((

 
Maxim Dmitrievsky:

писать надо руками, готового примера под именно такую задачу нет, мб потом скину

Спасибо. Было бы замечательно.

 
Сергей Таболин:

Ну так корреляцию я сделал (спасибо подсказали как), я чё дальше? Как эти зависимости считать? Мне бы кто показал что да как, я бы научился. Когда то в школе на золотую медаль шёл, пока дурь в голову не ударила.... (((

Должно быть так:

1-й ряд, в котором ищется зависимость - отдельно в столбике коэффициент корреляции

2-й ряд - тоже самое.

Смотришь.

Коэффициент корреляции – это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до –1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1 (говорят о том, что при увеличении значения одной переменной увеличивается значение другой переменной), а при полной отрицательной – минус 1 (свидетельствуют об обратной связи, т.е. При увеличении значений одной переменной, значения другой уменьшаются).

Если КК=0, то значения полностью независимы друг от друга.

 
Alexander_K:

Должно быть так:

1-й ряд, в котором ищется зависимость - отдельно в столбике коэффициент корреляции

2-й ряд - тоже самое.

Смотришь.

Коэффициент корреляции – это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до –1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1 (говорят о том, что при увеличении значения одной переменной увеличивается значение другой переменной), а при полной отрицательной – минус 1 (свидетельствуют об обратной связи, т.е. При увеличении значений одной переменной, значения другой уменьшаются).

Если КК=0, то значения полностью независимы друг от друга.

если KK=0 это не значит что переменные независимы. Это значит что про их тип взаимосвязи (прямая обратная) на выборке ничего сказать нельзя. "Коррелируют" это просто термин такой, про зависимость не говорящий ничего путного.

Точнее говорит о том что при высоком KK одну из переменных до некоторой точности можно выразить через другую равномерной до второй производной функцией.

PS. О как ! сам от себя не ожидал...с кем поведёшься :-) 

 
Maxim Kuznetsov:

если KK=0 это не значит что переменные независимы. Это значит что про их тип взаимосвязи (прямая обратная) на выборке ничего сказать нельзя. "Коррелируют" это просто термин такой, про зависимость не говорящий ничего путного.

Точнее говорит о том что одну их переменных до некоторой точности можно выразить через другую равномерной до второй производной функцией.

Круто.

 
Alexander_K:

Должно быть так:

1-й ряд, в котором ищется зависимость - отдельно в столбике коэффициент корреляции

2-й ряд - тоже самое.

Смотришь.

Коэффициент корреляции – это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до –1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1 (говорят о том, что при увеличении значения одной переменной увеличивается значение другой переменной), а при полной отрицательной – минус 1 (свидетельствуют об обратной связи, т.е. При увеличении значений одной переменной, значения другой уменьшаются).

Если КК=0, то значения полностью независимы друг от друга.

сначала надо проверить ряды на стационарность в таком случае, в ином привести преобразования, которые потянут за собой еще ряд эффектов

а еще желательно разбить на несколько подвыборок, и доказать гипотезу существования "взаимосвязи" с определенным доверительным интервалом :D

поэтому лучше просто пойти спать

 
Maxim Dmitrievsky:

сначала надо проверить ряды на стационарность в таком случае, в ином привести преобразования, которые потянут за собой еще ряд эффектов

Честно говоря, я этот коэффициент не использую - на реальных рыночных ВР он вообще не работает. Ну, дает некое среднее значение (как правильно писал Асауленко) по выборке и все. И когда он реально нужен - уже поздно :)))

 
Maxim Dmitrievsky:

поэтому лучше просто пойти спать

Истина.

 
Сергей Таболин:

День добрый.

Я думаю, есть на форуме математики. Вопрос-просьба к вам, уважаемые. Нужно найти зависимость/закономерность между переменными. Либо между всеми, либо между некоторыми (парочка обязательных).

Кто-нибудь поможет?

Это начало прикреплённого файла.

Вам не нужно быть таким уж математиком или искать математика. Вам требуется изучить стандартные функции экселя, как упомянутую корреляцию так и подбор коэффициентов аbc. Пример простой математики, это как получается/сворачивается/упрощается формула LRMA. Во многих алгоритмах используется SMA, а это два пика - когда входит новое значение в окно расчета и когда оно выходит из окна расчета. Чем больше у вас SMA-шек(в т.ч. с кратными периодами) в расчетах, тем больше шум в конечном результате вычислений, искать и выводить зависимости/корреляцию от шума вычислений не продуктивно.

Причина обращения: