Clusteranalyse: Lastprognose im Smart-Meter-Zeitalter


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Eine Auflistung scheinbarer Korrelationen bzw. Kausalitäten wird auf der Seite spurious-correlations präsentiert [1]. In der Presse werden Korrelationen oft in einer Weise berichtet, die eine direkte Kausalität suggeriert, obwohl eine Gemengelage direkter und indirekter Zusammenhänge besteht. Liegt allerdings tatsächlich eine Ursache-Wirkungs-Beziehung vor, dann erwartet man eine Korrelation von Ursache und Wirkung.

Beispielsweise kann man nachweisen, dass Getreide unter bestimmten Bedingungen besser gedeiht, wenn man es mehr bewässert. Diese Erkenntnis beruht auf dem Wissen über das Getreide — zum Beispiel durch Erfahrung oder wissenschaftliche Überlegungen. Die Korrelation unterscheidet nicht, ob das Wasser auf das Wachstum des Getreides wirkt, oder etwa das Getreide auf die Menge des Wassers. Gibt es mehrere Einflussfaktoren auf das Wachstum des Getreides beispielsweise die Temperatur, den Nährstoffgehalt des Bodens, das einfallende Licht usw.

Die Erklärungskraft reduziert sich somit. Die Korrelation zwischen der Menge des Wassers und dem Wachstum des Getreides bleibt jedoch unverändert; sie ist ein tatsächlicher Zusammenhang, den man aber nicht immer beweisen bzw.

Der Fehlschluss von Korrelation auf Kausalität wird auch als Cum hoc ergo propter hoc bezeichnet. Um Kausalitäten wirklich herstellen und Kausalitätsrichtungen definieren zu können, ist grundsätzlich eine substanzwissenschaftliche Betrachtung notwendig. Zur Beurteilung einer Hypothese wären zum Beispiel Experimente nötig, bei denen ein Faktor experimentell festgelegt wird z.

Solche Experimente würden mithilfe der Regressionsanalyse oder Varianzanalyse evaluiert. Eine Regression dagegen beschreibt den Zusammenhang, kann ihn aber nicht erklären. Viele derartige Experimente sind nicht durchführbar:. Aufgrund ihres Fokus auf den Menschen sind für viele sozialwissenschaftliche und medizinische Fragestellungen nur korrelative Studien, meist aber keine Experimente ethisch zu rechtfertigen.

Um Korrelationsergebnisse als kausal interpretieren zu können, sind weitere Untersuchungen erforderlich dabei können z. Korrelationen sind ebenfalls sinnvoll für das Risikomanagement, insbesondere wenn Sie die Korrelationskoeffizienten auf Tages-, Wochen-, Monats- und Jahressicht verfolgen. Back Korrelationen zwischen Währungspaaren — Forex-Handel Das Verständnis der Preisbeziehungen zwischen verschiedenen Währungspaaren ermöglicht einen tieferen Einblick in die Entwicklung von Strategien für den Devisenhandel mit einer hohen Erfolgswahrscheinlichkeit.

Es handelt sich also um einen vollständig positiven Zusammenhang. Ist der Korrelationskoeffizient gleich null, ist der Zusammenhang zwischen zwei Währungspaaren komplett vom Zufall bestimmt, d. Auswirkungen der Währungskorrelationen auf den Forex-Handel Sie bilden die Grundlage für Forex-Tradingstrategien mit einer statistisch hohen Erfolgswahrscheinlichkeit.

Wenn Sie mehrere Währungspaare gekauft haben, die stark positiv miteinander korreliert sind, fällt Ihr direktionales Risiko höher aus. Vermeiden Sie Positionen, die sich im Prinzip gegenseitig aufheben. Wenn Sie bei einer bestimmten Währung auf eine bestimmte Marktrichtung spekulieren, können Sie Ihr Risiko streuen, wenn Sie in zwei positiv korrelierte Paare investieren und damit die Diversifikation erhöhen.

Wenn Sie eine Position absichern möchten d. Korrelation als Basis für Forex-Tradingstrategien Wenn zwei Paare stark miteinander korreliert sind, kann ein Paar als Frühindikator für die Kursbewegung des anderen Paares dienen. Wenn es bei einem von zwei positiv korrelierten Paaren zu heftigen Kursausschlägen kommt, können Sie beim anderen Paar ebenfalls mit einer Kursbewegung rechnen. Wenn ein Paar eine wichtige technische Marke nach oben oder nach unten durchbricht, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass das positiv korrelierte Paar diese Bewegung nachvollzieht.

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