文章 "在MQL5中相关性分析的要素：皮尔逊卡方独立性检验和相关比率"

MetaQuotes 2024.12.04 10:09

该文章探讨了相关性分析中的经典工具。文章重点介绍了皮尔逊卡方独立性检验和相关比率的理论背景概述，以及它们的实际应用。

在本文中，我想探讨数学统计学中一个重要的部分——相关分析，包括随机变量之间依赖性的检测和评估。在相关分析的工具库中，最受欢迎的工具当然是相关系数。然而，如果我们想评估数据中的依赖性，尤其是像股票价格增量这样的数据，仅仅计算相关系数是完全不够的。首先，相关系数仅评估线性依赖性。其次，如果计算相关系数所用的数据样本分布与正态分布不同，那么即使相关系数为零，也不意味着不存在依赖性。为了回答数据是否相关的问题，我们应该定义独立性的标准。我们将讨论最著名的标准——皮尔逊卡方独立性检验。我们还将讨论一种数值特征，即相关系数，它有助于确定所研究的相关性是否为非线性。

作者：Evgeniy Chernish

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