📁 💅🏼 🈲 相関分析または奇妙な相関関係がある理由 💪🏽 🛀🏿 👦

出版物「お金、商品、およびいくつかの統計」。この作品に私を導いた。パート2」では、著者がさまざまな商品の価格間の関係を調査しました。 MatLabの見事な取り扱いにもかかわらず、著者は得られた相関の有意水準に言及しなかったことはやや恥ずかしかったです。確かに、2つの量の間の関係は存在する可能性がありますが、 統計的に有意でない場合は、推論と推測のコンテキストでのみそれについて話すことができます。

「自分の手で」データを感じるのは長い間機能しませんでしたが、空き時間があり、Rで武装して出発しました。

d = read.csv("data.csv", sep = ";") #   names(d) <- c("time","oil", "gold", "iron", "logs", "maize", "beef", "chicken", "gas", "liquid_gas", "tea", "tobacco", "wheat", "sugar", "soy", "silver", "rice", "platinum", "cotton", "copper", "coffee", "coal", "aluminum") #    #        () -     . #      R     ,  : gm_mean = function(x, na.rm=TRUE){ exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm) / length(x)) } d.gm = apply(d[,2:23], 2, gm_mean) #        dt = d[,2:23]/d.gm #    apply(dt, 2, shapiro.test) #    cor.m = cor(dt, method = "spearman") #

重要な点は、すべての商品の正規化された価格の分布が通常とは異なることです（Shapiro-Wilk基準のp値は0.001を大きく下回っています）。これは、比較的「良い」ピアソン相関係数を使用して相関を検索できないという事実に容赦なくつながります。幸いなことに、ノンパラメトリックな対応物-スピアマンのテストがあります。

したがって、相関行列が取得されます。彼女を見てください：

さて、相関関係はあるべき場所を持っていますが、ロー値はすでに小さくなっています。最高レベルを見つけて、その重要性を確認します。

 out <- data.frame(X1 = rownames(cor.m)[-1], X2 = head(colnames(cor.m), -1), Value = cor.m[row(cor.m) == col(cor.m) + 1]) for(x in 1:length(out$X1)) { print( cor.test( dt[as.character(out[x,1])][[1]], dt[as.character(out[x,2])][[1]], method = "sp")$p.value) }

スペースを節約するために、検出されたすべての相関関係について、p値は0.0001未満であり、これは統計的に有意な現象を示しています。相関行列は次のとおりです。

1ゴールドオイル0.2451402

2鉄金0.2503873

3丸太鉄0.2446200

4トウモロコシログ0.2547667

5牛肉トウモロコシ0.2398418

6チキンビーフ0.2385301

7ガスチキン0.2481030

8液体ガスガス0.2544752

9茶液ガス0.2367907

10たばこ茶0.2416664

11小麦たばこ0.2553935

12砂糖小麦0.2505641

13大豆糖0.2440920

14銀大豆0.2589974

15米銀0.2403048

16プラチナ米0.2418105

17コットンプラチナ0.2343923

18銅綿0.2498545

19コーヒー銅0.2321891

20石炭コーヒー0.2482226

21アルミニウム石炭0.2423581

ご覧のとおり、得られたrhoは0.3を超えていません。これは、結合強度が弱いことを示しています（チェドックスケールによる）。実際、このようなデータを操作することは可能ですが、1つの製品の価格変動が相関関係の「パートナー」の価格に10％を超える影響を与えないことを常に理解する必要があります。

他の奇妙な相関関係の分析には同様の推論の線を使用すべきであることに注意したい。数字は私たちと悪戯をすることができます。

数字で遊ぶ理由を教えてくれたjatxに感謝します！

相関分析または奇妙な相関関係がある理由

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