Stochastische Resonanz - Seite 17

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an Yurixx

Ich verstehe, ich sprach von einem Schiebefenster. Nach dem gestrigen Ale denke ich nicht sehr gut, aber nach ersten Näherungen sollte die Art der analytischen Abhängigkeit von der Fensterlänge "fast" linear sein, sondern eher "fast" exponentiell, grob gesagt, abnehmend vom anfänglichen Stichprobenumfang, nebenbei bemerkt, und wir wissen es oder nicht.

Wenn ich meine Füße an den Arbeitsplatz bringe, versuche ich zu denken, obwohl nur das Hirn meines Rückgrats funktioniert. :о)

PS: Wenn es kein Geheimnis ist, warum brauchen Sie es dann?

aufrichtig

yuri erklärte im nächsten Beitrag, dass es sich um ein Schiebefenster handelte.

 
Avals:


Dann wird es nicht funktionieren:

Yurixx schrieb (a):
Nein, es handelt sich nur um ein gleitendes Fenster der Länge M samples. Die Anzahl der Elemente in der Folge Y ist also N-M+1.

Ja, dann verstehe ich es auch nicht ganz.
 
grasn:


aufrichtig

Yuri erklärte im nächsten Beitrag, dass es sich um ein Schiebefenster handelt.

Sieht so aus, als hätte ich diesen Beitrag gerade verpasst :(. Ich weiß immer noch nicht, wie ich die Abhängigkeit der Zählungen korrigieren kann.
 
lna01:
grasn:


aufrichtig

Yuri erklärte im nächsten Beitrag, dass er von einem Schiebefenster sprach.

Ich schätze, ich habe diesen Beitrag einfach übersehen :(. Ich weiß immer noch nicht, wie ich die Abhängigkeit der Zählungen korrigieren kann.

Warum müssen wir die Abhängigkeit der Stichproben berücksichtigen? Ich würde etwas Einfacheres tun: Jede Mittelwertbildung "kaut" um einen gewissen Prozentsatz von der Stichprobenstreuung ab, Sie können wahrscheinlich den Wert dieses Prozentsatzes der Fensterlänge M für Stichproben mit den von Yury aufgeführten Merkmalen schätzen - analytisch oder experimentell. Aber ich kann im Moment nicht klar denken...

 

Ja, das stimmt, aber klare Grenzen stehen nicht zur Debatte. Wenn es bei einer Million Stichproben durchaus reale Chancen gibt, ein Ergebnis zu erhalten, das um 4 Sigma oder mehr von der Erwartung abweicht (die Normalhypothese ergibt eine Wahrscheinlichkeit von 0,0000634, d.h. die Erwartung solcher Stichproben beträgt 63,4 Fälle), dann sind solche Chancen bei hundert Stichproben illusorisch (ihre Anzahl beträgt m.a.W. 0,00634). Dies bedeutet jedoch nicht, dass bei hundert Stichproben keine Abweichung von mehr als 4 Sigma auftreten kann. Es ist nur äußerst unwahrscheinlich.

Yurixx, dieses Grenzproblem kann nur probabilistisch gestellt werden.

P.S. Nun, zum Beispiel: Finden Sie solche Werte Ymin und Ymax, in die Y mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,99 fällt. Es kann davon ausgegangen werden, dass beide Extreme gleich weit von der Durchschnittsbevölkerung entfernt sind.

 
Mathemat:

Ja, das stimmt, aber klare Grenzen stehen nicht zur Debatte. Wenn es bei einer Million Stichproben durchaus reale Chancen gibt, ein Ergebnis zu erhalten, das um 4 Sigma oder mehr von der Erwartung abweicht (die Normalhypothese ergibt eine Wahrscheinlichkeit von 0,0000634, d.h. die Erwartung solcher Stichproben beträgt 63,4 Fälle), dann sind solche Chancen bei hundert Stichproben illusorisch (ihre Anzahl beträgt m.a.W. 0,00634). Dies bedeutet jedoch nicht, dass bei hundert Stichproben keine Abweichung von mehr als 4 Sigma auftreten kann. Es ist nur äußerst unwahrscheinlich.

Yurixx, dieses Grenzproblem kann nur probabilistisch gestellt werden.

Ja, ich glaube, so hat er es ausgedrückt - ungefähr, man kann wirklich keine genauen Daten bekommen. Aber ich bin neugierig, warum ein solches Bedürfnis :o)))

 
grasn:

Warum sollte die Abhängigkeit der Stichproben berücksichtigt werden? Ich würde etwas Einfacheres machen: Jede Mittelwertbildung "frisst" einen gewissen Prozentsatz von der Stichprobenstreuung weg, man kann wahrscheinlich den Wert dieses Prozentsatzes aus der Fensterlänge M auf Stichproben mit den von Yuri aufgeführten Merkmalen schätzen - analytisch oder experimentell. Obwohl ich im Moment nicht klar denken kann...

Experimentell ist es einfach, ich würde es tun - ich vermute, dass wir über nicht-normalverteilte Variablen sprechen :), für die selbst bei Unabhängigkeit die Summierung von Verteilungen eine viel weniger schöne und kompakte Antwort ergeben kann. Die Abhängigkeit ergibt zusätzliche Terme bei der Summierung von Zufallsvariablen, aber ich kann nicht herausfinden, was diese Terme in diesem Fall sind. Kurz gesagt, ich schließe mich Ihrer Frage an: Wenn es kein Geheimnis ist, warum brauchen wir es dann überhaupt? :)
 
Yurixx, sind Sie nicht der Meinung, dass Preisreihen (oder Differenzreihen) mit einer Normalverteilung von Zählwerten verbunden sind (d. h. die Preisreihe ist ein klassischer Brownscher Prozess)?
 
lna01:
grasn:

Warum sollte die Abhängigkeit der Stichproben berücksichtigt werden? Ich würde etwas Einfacheres machen: Jede Mittelwertbildung "frisst" einen gewissen Prozentsatz von der Stichprobenstreuung weg, man kann wahrscheinlich den Wert dieses Prozentsatzes aus der Fensterlänge M auf Stichproben mit den von Yuri aufgeführten Merkmalen schätzen - analytisch oder experimentell. Obwohl ich im Moment nicht klar denken kann...

Experimentell ebenso einfach, würde ich so tun - ich vermute, dass wir in der Tat nicht ganz normal verteilten Mengen sprechen :), für sie auch mit Unabhängigkeit Summierung von Verteilungen kann viel weniger schön und kompakte Antwort haben. Die Abhängigkeit ergibt zusätzliche Terme bei der Summierung von Zufallsvariablen, aber ich kann nicht herausfinden, was diese Terme in diesem Fall sind. Kurz gesagt, ich schließe mich Ihrer Frage an: Wenn es kein Geheimnis ist, warum brauchen wir es dann überhaupt? :)

Betrachtet man die Zunahme dieser Größe, so wird die Unabhängigkeit beobachtet.
 
Avals, wenn wir speziell über die Renditen (Schlusskursinkremente) sprechen, dann gibt es leider auch hier keine Unabhängigkeit: Die Renditen sind nicht normalverteilt. Dies ist in den Büchern von Peters gut beschrieben, ich habe den Link in diesem Thread irgendwo auf den ersten Seiten angegeben.
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