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Es ging nicht um die Wahl des Stichprobenumfangs, sondern um den Prognosehorizont. Ich denke nicht, dass er zeitlich festgelegt werden sollte, aber wenn Sie wirklich darüber diskutieren wollen, wovon sein Wert abhängt, dann ist die Größe der zu analysierenden Stichprobe einer der Faktoren
Ich erinnere mich, dass Sie mir für Montag ein Modell im staatlichen Raum versprochen haben.
Zunächst einmal schulde ich Ihnen nichts. Zweitens habe ich andere dringende Anliegen. Drittens enthielt meine Aussage den Vorbehalt "wenn nichts dazwischenkommt". Viertens ist Ihre Haltung gegenüber Technikern einer Atmosphäre der gegenseitigen Unterstützung nicht förderlich. Und fünftens sollten Sie angesichts Ihres Wissensstandes ein solches Modell gründlich studieren, und dafür brauchen Sie viel Zeit.
Insbesondere sind Kenntnisse in der Theorie der Differentialgleichungen erforderlich - wie gut beherrschen Sie diese Materie?
zy.
Und ich werde ein Beispiel für ein Modell im Zustandsraum machen - es wird nützlich sein. Jetzt führe ich ein weiteres Experiment durch - ich werde dieses reale Beispiel von tatsächlichen Daten verwenden, um ein Modell zu erstellen. Aber das ist ein langsamer Prozess - ich werde das Modell an den Prozess anpassen, nicht den Prozess an das Modell.
Und ich habe immer gedacht, dass es dummerweise kommutativ ist:
Подгонять( модель, процесс ) = Подгонять( процесс, модель ).
Macht nichts, diskutieren Sie weiter...
Und ich habe immer gedacht, dass es dummerweise kommutativ ist:
Подгонять( модель, процесс ) = Подгонять( процесс, модель ).
Macht nichts, diskutieren Sie weiter...
Und worin sehen Sie selbst die grundlegenden Unterschiede zwischen diesen... äh ... Funktionen? Ich zum Beispiel bin immer noch völlig verwirrt.
Und ich hatte immer den Eindruck, dass hier alles dummerweise kommutativ ist:
Подгонять( модель, процесс ) = Подгонять( процесс, модель ).
Macht nichts, diskutieren Sie weiter...
IMHO
Empirischer Ansatz:
sich die Daten ansehen
ein Modell zu entwickeln, das die beobachteten Phänomene beschreiben kann
Schätzung der Parameter des Modells anhand der verfügbaren Daten
wenn das Modell schlecht funktioniert, entwickeln wir ein anderes Modell
Theoretischer Ansatz:
eine Theorie aufstellen, die vermutlich zu dem beobachteten Prozess führt
ein Modell für optimalen Handel (Vorhersage) auf der Grundlage der vorgeschlagenen Theorie zu erstellen
Schätzung der Parameter des Modells anhand der verfügbaren Daten
Wenn das Modell nicht funktioniert - denken Sie sich eine andere Theorie aus