Al giorno d'oggi uno degli indici più usati per la misura della dipendenza statistica è il ρ di Pearson. Tale indice permette di calcolare sia la forza che la direzione della relazione lineare tra due variabili quantitative nel caso gaussiano e in alcuni casi di non gaussianità. D'altra parte, presenta una serie di problemi che portano a conclusioni talvolta fuorvianti nel caso non venga utilizzato nei contesti corretti. Per questo motivo, nel corso del tempo, molti ricercatori si sono cimentati per trovare una soluzione a questi problemi e in questa relazione verrà trattata ed esaminata la local Gaussian correlation, ovvero un metodo che calcola l'indice ρ di Pearson, ma localmente. Nella parte conclusiva verranno svolte anche simulazioni che mostreranno la validità e l'efficacia di questa nuova misura di dipendenza.

Local Gaussian correlation: una misura di dipendenza per serie storiche non lineari

BOSCARINI, ALESSANDRO
2022/2023

Abstract

Al giorno d'oggi uno degli indici più usati per la misura della dipendenza statistica è il ρ di Pearson. Tale indice permette di calcolare sia la forza che la direzione della relazione lineare tra due variabili quantitative nel caso gaussiano e in alcuni casi di non gaussianità. D'altra parte, presenta una serie di problemi che portano a conclusioni talvolta fuorvianti nel caso non venga utilizzato nei contesti corretti. Per questo motivo, nel corso del tempo, molti ricercatori si sono cimentati per trovare una soluzione a questi problemi e in questa relazione verrà trattata ed esaminata la local Gaussian correlation, ovvero un metodo che calcola l'indice ρ di Pearson, ma localmente. Nella parte conclusiva verranno svolte anche simulazioni che mostreranno la validità e l'efficacia di questa nuova misura di dipendenza.
2022
Local Gaussian correlation: a dependence measure for nonlinear time series
Local
Gaussian
Correlation
Misura
Dipendenza
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/44729