Нулевая корреляция выборки вовсе не обозначает отсутствие линейной взаимосвязи - страница 2
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
вобщето в книжках про это написано, что если КК=0, это совершенно не означает, что две исследуемые величины не связаны.
В книжках написано, что они линейно не связаны.
Сыылку что привел Rosh там именно Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - Spearman's Rank Correlation. Он именно так и расчитывается. Если хоите увидеть автокореляцию то это немного по другому считается вот так https://www.mql5.com/ru/code/8295
Стало понятно, почему связывают линейную взаимосвязь с корреляцией.
Представим два ВР, как вектора. Дело в том, что по какой-то причине, решили, что линейная взаимосвязь отсутствует, если вектора ортогональны.
Ортогональность векторов - это нулевое скалярное произведение.
Для Евклидова пространства скалярное произведение векторов считается так:
Значит, если вектора линейно независимы (исходя из определения выше), то их корреляция равна нулю.
Другое дело, что линейная зависимость, определенная, как мера угла между векторами - это совсем плохое определение.
Небольшой ликбез.
Корреляцию и зависимость путают часто потому, что в случае гауссовских распределений эти понятия эквивалентны (доказательство см. в любом учебнике по матстатистике), при этом многие считают, что все в мире распределено нормально:))
Еще одно частое заблуждение - смешивать понятия "коэффициент корреляции" (т.е. характеристика стохастической зависимости между с.в.) и "выборочный коэффициент корреляции" (оценка - одна из множества возможных - истинного КК). Вообще-то это вещи совершенно разные, и подменять одно другим в корне неправильно.
В догонку еще два термина, которые часто путают - зависимость функциональная и зависимость стохастическая (она же статистическая, регрессионная и т.д.).
Читая ветку, в сотый раз убеждаюсь, что матстатистику нельзя понять, просто прочитав десяток учебников.
ПО НЕЙ НАДО СДАТЬ ЭКЗАМЕН.
Желательно, на "отлично":)))
Еще одно частое заблуждение - смешивать понятия "коэффициент корреляции" (т.е. характеристика стохастической зависимости между с.в.) и "выборочный коэффициент корреляции" (оценка - одна из множества возможных - истинного КК). Вообще-то это вещи совершенно разные, и подменять одно другим в корне неправильно.
Небольшой ликбез.
Корреляцию и зависимость путают часто потому, что в случае гауссовских распределений эти понятия эквивалентны (доказательство см. в любом учебнике по матстатистике), при этом многие считают, что все в мире распределено нормально:))
Еще одно частое заблуждение - смешивать понятия "коэффициент корреляции" (т.е. характеристика стохастической зависимости между с.в.) и "выборочный коэффициент корреляции" (оценка - одна из множества возможных - истинного КК). Вообще-то это вещи совершенно разные, и подменять одно другим в корне неправильно.
В догонку еще два термина, которые часто путают - зависимость функциональная и зависимость стохастическая (она же статистическая, регрессионная и т.д.).
Читая ветку, в сотый раз убеждаюсь, что матстатистику нельзя понять, просто прочитав десяток учебников.
ПО НЕЙ НАДО СДАТЬ ЭКЗАМЕН.
Желательно, на "отлично":)))
А если есть желание "поюзать" наработки?
Неважно, БПФ или еще, что...
Множественых регресий и корреляций.
;)
Звучит!
К физической модели форы - какое отношение?
Ладно б уже на фонде изголялись, там хоть метрика пространства состояний - не тор, а шарик.
;) DDD
Стало понятно, почему связывают линейную взаимосвязь с корреляцией.
Представим два ВР, как вектора. Дело в том, что по какой-то причине, решили, что линейная взаимосвязь отсутствует, если вектора ортогональны.
Ортогональность векторов - это нулевое скалярное произведение.
Для Евклидова пространства скалярное произведение векторов считается так:
- да это же почти готовая корреляция.
Значит, если вектора линейно независимы (исходя из определения выше), то их корреляция равна нулю.
Другое дело, что линейная зависимость, определенная, как мера угла между векторами - это совсем плохое определение.
в институте вам мало заданий дают?
....
У вас автокорреляция считается вообще неправильно.Во как оказывается, а я дурак 10 раз перепроверял прежде чем код выложить. учебники смотрел. по котрольным выборкам проверял с известными мат. пакетами. В частности в маткаде есть встроенная функция. проверял все совпадает. А оказывается неправильно ...
может просветите как правильно ? а до вдруг я действительно ошибаюсь.
так на всякий случай https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция