Forexticket Korrelation Und Verursachung

Positive Korrelation BREAKING DOWN Positive Korrelation Eine perfekte positive Korrelation bedeutet, dass 100 der Zeit, die Beziehung, die zwischen zwei Variablen zu sein scheint, positiv ist. Eine positive Korrelation kann zwischen der Nachfrage nach einem Produkt und dem Produkt verbundenen Preis gesehen werden. In Situationen, in denen die verfügbare Versorgung gleich bleibt, kann der Preis oft steigen, wenn die Nachfrage steigt. Darüber hinaus können Gewinne oder Verluste in bestimmten Märkten zu ähnlichen Bewegungen in den assoziierten Märkten führen. Wenn der Kraftstoffpreis steigt, steigen auch die Preise für Flugtickets. Da Flugzeuge Kraftstoff benötigen, wird ein Anstieg dieser Kosten oft an den Verbraucher weitergegeben, was zu einer positiven Korrelation zwischen Treibstoffpreisen und Flugticketpreisen führt. Eine positive Korrelation garantiert kein Wachstum oder Nutzen. Stattdessen wird es verwendet, um irgendwelche zwei oder mehr Variablen zu bezeichnen, die sich in der gleichen Richtung zusammen bewegen, also wenn man erhöht, so tut das andere. Während die Korrelation existiert, kann die Verursachung nicht, dass, während bestimmte Variablen zusammen bewegen können, es nicht bekannt sein, warum diese Bewegung auftritt. Korrelation ist eine Form der Abhängigkeit, wo eine Verschiebung in einer Variablen eine Veränderung bedeutet, ist wahrscheinlich in der anderen, oder dass bestimmte bekannte Variablen spezifische Ergebnisse liefern. Ein allgemeines Beispiel ist in der komplementären Produktnachfrage zu sehen. Wenn die Nachfrage nach Fahrzeugen steigt, so wird die Nachfrage nach Fahrzeug-bezogenen Dienstleistungen, wie neue Reifen. Eine Zunahme in einem Bereich wirkt sich auf komplementäre Industrien aus. Positive Korrelation in der Finanzierung Ein einfaches Beispiel für eine positive Korrelation ist die Verwendung eines verzinslichen Sparkontos mit einem festgelegten Zinssatz. Je mehr Geld, das dem Konto hinzugefügt wird, sei es durch neue Einlagen oder verdiente Zinsen, desto mehr Zinsen können abgegrenzt werden. Ebenso wird ein Zinsanstieg mit einem Anstieg der Zinsen korrelieren, während ein Rückgang des Zinssatzes eine Abnahme der tatsächlichen Zinsen verursacht. Psychologie und positive Korrelation In bestimmten Situationen können positive psychologische Reaktionen zu positiven Veränderungen innerhalb eines Gebiets führen. Dies kann innerhalb des Finanzmarktes in den Fällen gezeigt werden, in denen allgemeine positive Nachrichten über ein Unternehmen zu höheren Aktienverkäufen führen. Das Piraten-globale Erwärmungsdiagramm ist eindeutig von Verschwörungstheoretikern gekocht - jeder kann sehen, dass sie bewusst sogar einen Abstand für ungleiche Zeiträume aufgezeichnet haben Vermeiden Sie die jüngste scharfe Zunahme der Temperatur, da Piraten fast vollständig ausgelöscht werden. Wir alle wissen, dass bei steigenden Temperaturen der Rum verdunstet und Piraten diese Bedingungen nicht überleben können. -) ndash AdamV Jul 22 10 um 16:08 WTF ist mit der x-Achse auf dem Piraten-Diagramm ndash naught101 Mar 31 12 um 10:15 Oder so ziemlich alles, was Sie in Google Correlate setzen. Komm zu dem Es ist nützlich, zu erklären, dass Ursachen eine asymmetrische Relation sind (X verursacht Y ist anders als Y-Ursachen X), wohingegen mit einer symmetrischen Beziehung korreliert ist. Zum Beispiel könnten obdachlose Bevölkerung und Kriminalitätsrate korreliert werden, da beide in denselben Orten hoch oder niedrig sind. Es ist gleichermaßen gültig zu sagen, dass Obdachlose die Bevölkerung mit der Kriminalitätsrate korreliert oder die Kriminalitätsrate mit der obdachlosen Bevölkerung korreliert ist. Zu sagen, dass Verbrechen Obdachlosigkeit verursacht oder obdachlose Bevölkerungsgruppen Kriminalität verursachen, sind unterschiedliche Aussagen. Und Korrelation bedeutet nicht, dass entweder wahr ist. Zum Beispiel könnte die zugrunde liegende Ursache eine dritte Variable wie Drogenmissbrauch oder Arbeitslosigkeit sein. Die Mathematik der Statistik ist nicht gut, um zugrunde liegende Ursachen zu identifizieren, die eine andere Form des Urteils erfordert. Nur eine schnelle Klärung: Korrelation ist nicht notwendig für die Verursachung (je nachdem, was gemein ist durch Korrelation): Wenn die Korrelation ist lineare Korrelation (die ganz wenige Menschen mit ein wenig Statistiken wird standardmäßig annehmen, wenn der Begriff verwendet wird), sondern die Verursachung Ist nichtlinear. Wenn z. B. X in (-1,1) direkt Y (das nimmt Werte in (0,1)), aber Y sqrt. Wenn die X39s symmetrisch verteilt sind, werden X und Y unkorreliert, obwohl vollkommen abhängig. Ndash Glenb 9830 Feb 3 14 at 22:06 Die letzte ist etwas komplizierter als du es präsentierst, aber ich stimme viel von den Beobachtungsvereinigungen, die zwischen Natronlauge und Fettleibigkeit gefunden wurden, sollte mit einem kritischen Blick betrachtet werden. Theoretisch haben einige gesetzt, dass die gefälschten Sugarfat-Ersatzstoffe andere physiologische Wirkungen über die einfache Kalorienzufuhr hinaus haben. Siehe zum Beispiel dieses Experiment auf Ratten und synthetischen Fetten (aus dem Freakonomics Blog). Ndash Andy W Nov 8 11 at 16:55 Obwohl es eher ein Beispiel für das Problem der Mehrfachvergleiche ist, ist es auch ein gutes Beispiel für eine falsche Verursachung: Jedes Mal, wenn Wales den Rugby-Grand-Slam gewinnt, stirbt ein Papst, außer 1978 wann Wales war wirklich gut, und zwei Päpste starben. Theres zwei Aspekte zu diesem Post-hoc ergo propter hoc Problem, das ich gerne abdecken: (i) umgekehrte Kausalität und (ii) Endogenität Ein Beispiel für mögliche umgekehrte Kausalität: Soziales Trinken und Einkommen - Trinker verdienen mehr Geld nach Bethany L. Peters amp Edward Stringham (2006. No Booze Sie können verlieren: Warum Trinker mehr Geld verdienen als Nondrinkers, Journal of Labor Research, Transaction Publishers, Bd. 27 (3), Seiten 411-421, Juni). Oder Leute, die mehr Geld mehr trinken, weil sie ein größeres verfügbares Einkommen oder durch Stress haben Dies ist ein großartiges Papier, um für alle möglichen Gründe zu diskutieren, einschließlich Messfehler, Response Bias, Kausalität, etc. Ein Beispiel für mögliche Endogenität: Die Mincer Equation erklärt die Ertragsbildung durch Bildung, Erfahrung und Erfahrung quadriert. Es gibt eine lange Literatur zu diesem Thema. Arbeitsökonomen wollen das kausale Verhältnis der Bildung auf das Einkommen schätzen, aber vielleicht ist die Erziehung endogen, weil die Fähigkeit, die Höhe der Bildung, die ein Individuum hat (durch Senkung der Kosten für die Erlangung), erhöhen könnte und zu einer Erhöhung des Ergebnisses führen könnte, unabhängig vom Niveau der Bildung. Eine mögliche Lösung hierfür könnte eine instrumentelle Variable sein. Angrist und Pischkes Buch, Mostly Harmless Econometrics deckt dies und bezieht sich auf Themen in Detail und Klarheit. Andere dumme Beispiele, die ich keine Unterstützung habe, gehören: - Anzahl der Fernseher pro Kopf und die Anzahl der Sterblichkeitsrate. So können wir TVs in Entwicklungsländer schicken. Offensichtlich sind beide endogen für etwas wie BIP. - Anzahl der Hai-Angriffe und Eisverkäufe. Beide sind endogen für die Temperatur, vielleicht mag ich auch den schrecklichen Witz über den Wahnsinnigen und die Spinne erzählen. Ein Irrer wandert die Korridore eines Asyls mit einer Spinne, die in der Handfläche spielt. Er sieht den Arzt und sagt: Schau Doc, ich kann mit Spinnen reden. Schau dir das an. Spinne, links gehen Die Spinne bewegt sich nach links. Er fährt fort, Spider, geh nach rechts. Die Spinne mischt nach rechts von seiner Handfläche. Der Arzt antwortet, Interessant, vielleicht sollten wir in der nächsten Gruppensitzung darüber sprechen. Die lunatic retorts, das ist nichts Doc. Schau dir das an. Er zieht jeden der Spinnenbeine eins nach dem anderen ab und schreit dann, Spinne, geh nach links Die Spinne liegt regungslos auf seiner Handfläche und der Wahnsinnig zum Arzt und schlussfolgert, wenn du eine Spinnenbeine ablöste, geht die Hölle taub. Die beste, die ich gelehrt habe, war die Anzahl der Ertrinkungen und der Verkauf von Eiscremes kann sehr korreliert sein, aber das bedeutet nicht, dass eine der anderen verursacht wird. Erkranken und Verkauf von Eis sind offensichtlich höher in den Sommermonaten, wenn das Wetter gut ist. Dritte Variable aka gutes Wetter verursacht sie. Willkommen auf unserer Seite, TJM ndash whuber 9830 Dec 16 12 at 22:03 Ich arbeite mit Studenten in der Lehre Korrelation vs Verursachung in meiner Algebra Ein Klassen. Wir untersuchen viele mögliche Beispiele. Ich fand den Artikel Bundled-Up Babies und Dangerous Ice Cream: Correlation Puzzlers aus dem Februar 2013 Mathematik Lehrer nützlich zu sein. Ich mag die Idee, über lauernde Variablen zu sprechen. Auch diese Karikatur ist ein süßer Konversationsstarter: Wir identifizieren die unabhängige und abhängige Variable in der Karikatur und reden darüber, ob dies ein Beispiel der Kausalität ist, wenn nicht, warum nicht. Eine eigene Korrelation kann niemals einen Kausalzusammenhang begründen. David Hume (1771-1776) argumentierte ganz effektiv, dass wir nicht gewisse Kenntnisse der Kauasalität durch rein empirische Mittel erhalten können. Kant versuchte, dies zu beantworten, die Wikipedia-Seite für Kant scheint es ganz schön zusammenzufassen: Kant glaubte, einen Kompromiss zwischen den Empiristen und den Rationalisten zu schaffen. Die Empiristen glaubten, dass Wissen durch Erfahrung allein erworben wird, aber die Rationalisten behaupteten, dass diese Erkenntnis offen für kartesischen Zweifel ist und dass die Vernunft allein uns mit Wissen versorgt. Kant argumentiert jedoch, dass die Verwendung von Vernunft, ohne sie zu erleben, nur zu Illusionen führen wird, während die Erfahrung rein subjektiv ist, ohne zuerst unter reiner Vernunft subsumiert zu werden. Mit anderen Worten sagt Hume, dass wir niemals wissen können, dass eine kausale Beziehung nur durch Beobachtung einer Korrelation besteht, aber Kant schlägt vor, dass wir in der Lage sind, unsere Vernunft zu verwenden, um zwischen Korrelationen zu unterscheiden, die einen Kausalzusammenhang von denen, die nicht sind, implizieren. Ich denke nicht, dass Hume nicht einverstanden wäre, solange Kant in Bezug auf Plausibilität und nicht als gewisses Wissen geschrieben hat. Kurz gesagt, eine Korrelation liefert umständliche Beweise, die einen Kausalzusammenhang bedeuten, aber das Gewicht der Beweise hängt stark von den besonderen Umständen ab, und wir können niemals absolut sicher sein. Die Fähigkeit, die Auswirkungen von Interventionen vorherzusagen, ist ein Weg, um Vertrauen zu gewinnen (wir können nichts beweisen, aber wir können durch Beobachtungsnachweise widerlegen, so dass wir dann zumindest versucht haben, die Theorie eines Kausalzusammenhangs zu verfälschen). Ein einfaches Modell zu haben, das erklärt, warum wir eine Korrelation beobachten sollten, die auch andere Beweisformen erklärt, ist ein anderer Weg, wie wir unsere Argumentation anwenden können, wie Kant vorschlägt. Caveat emptor: Es ist durchaus möglich, dass ich die Philosophie falsch verstanden habe, aber es bleibt der Fall, dass eine Korrelation niemals einen Kausalzusammenhang nachweisen kann. Für das, was es wert ist, in der gegenwärtigen Terminologie denke ich, sollte man Kant als Behauptung lesen, z. B. In der zweiten Analogie, dass, was auch immer Korrelationen Sie beobachten, gibt es einige kausale Graphen, die sie erzeugen. Soweit mir bekannt ist, hatte er keine besondere Methode, um die Struktur zu identifizieren, sondern davon ausgegangen zu sein, dass es voll verbunden sein muss (weil das Ereignis eine Ursache hat39). In diesem Sinne ist er zeitgenössisch: Kausalfolgerung erfordert eine Mischung von Kausalannahmen, z. B. Ausgedrückt über einen Graphen und beobachtete Regelmäßigkeiten in den Daten. Und du kannst das erste Teil in der Regel nicht vermeiden und es nicht aus den Daten ndash konjugateprior veranlassen. Dez 16 12 at 23:33 1 gut erklärt Vielleicht bin ich auch zu Bayesian, aber ich bin nicht allzu belästigt von der Idee, dass wir keine Kenntnis von irgendwelchen haben können Kausalzusammenhang. Ndash Dikran Marsupial Dec 17 12 at 12:55 Ive war vor kurzem auf einer Konferenz und einer der Redner gab dieses sehr interessante Beispiel (obwohl der Punkt war, etwas anderes zu illustrieren): Amerikaner und Englisch essen viel Fett Essen. Es gibt eine hohe Rate von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in den USA und Großbritannien. Französisch essen viel Fettfutter, aber sie haben eine niedrige (er) Rate von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Amerikaner und Engländer trinken viel Alkohol. Es gibt eine hohe Rate von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in den USA und Großbritannien. Italiener trinken viel Alkohol, aber wieder haben sie eine niedrige (er) Rate von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Die Schlussfolgerung Essen und trinken was du willst Und du hast eine höhere Chance, einen Herzinfarkt zu bekommen, wenn du Englisch sprichst, jetzt sehe ich. Die Grafik zeigt die Vorhersage eines multiplen Regressionsmodells, das zeigt, dass es sich um drei alberne Variablen handelt, die eine ziemlich gute Arbeit machen, um das Modell im Laufe der Zeit eine Änderung im SP500 vorhersagen zu lassen. Dies ist ein gutes Beispiel für die Überlagerung in der multiplen Regression und zeigt indirekt, dass die Korrelation (oder die verbesserte Güte der Anpassung eines Phantasiemodells) keine Verursachung bedeutet. Ndash Harvey Motulsky Dec 16 12 at 0:12 Jemand sagte, Korrelation kann nicht bedeuten, Verursachung, aber es kann sicherlich ein guter Hinweis sein :) Ok verlassen, beiseite der Spaß Teil, was genau ist Verursachung Sind wir wirklich sicher, dass Piraten nicht dazu führen, dass globale Erwärmung Gegen intuitiv, aber was als Ursache und was als Effekt genommen wird (in einer Korrelationsstudie ist das nicht klar). Natürlich können viele Male nur Effekte der gemeinsamen Ursache sein (und damit korreliert). Es kocht alles auf die Methode der Bestimmung der Kausalität. Dies ist die Ursache (Wortspiel beabsichtigt) des Sprichworts: Es gibt kleinliche Lügen. Es gibt große Lügen und es gibt Statistiken.