Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 37

 
Pues sí. Función analítica(?!)+Función aleatoria(normalmente distribuida)=Proceso de Wiener(Paseo aleatorio). ¿Cosemos un EA?
 
Алексей Тарабанов:
Pues sí. Función analítica(?!)+Función aleatoria(normalmente distribuida)=Proceso de Wiener(Paseo aleatorio). ¿Vamos a coser un asesor?

Corta. :)

¿Alguna queja sobre los botones?

 
Yuriy Asaulenko:

Corta. :)

¿Alguna queja sobre los botones?

Estarán cosidos.
 
¡Bang, bang, bang, bang!

Desde Matemata y Prival y similares, este es el primer hilo donde...

Estoy llorando :)

 
Event:
¡Bang, bang, bang, bang!

Desde Matemata y Prival y similares, este es el primer hilo donde...

Estoy llorando :)

¿Qué tal si pasamos lista? Toda la vida...
 
Алексей Тарабанов:
¿Pasamos lista? Toda la vida...
Sí, recordemos también a Mishek.
 
Event:
Sí, y Mishek será recordado.
No hay problema. Me encantaría ver a Mathemat y Mishek.
 
СанСаныч Фоменко:

No hay nada parecido en el mercado. Todas las cifras de R2 anteriores son un disparate, porque no hay ninguna prueba de que la parcela seleccionada para el cálculo forme parte de la población general, que tiene al menos la propiedad de la estacionariedad. Por eso se han obtenido las cifras en las parcelas anteriores, pero no tienen nada que ver con el futuro: pueden coincidir o no, pueden coincidir 100 veces, y luego venden el depósito junto con el beneficio.

Suscribo cada palabra. De qué sirve construir la regresión, si en la siguiente sección las características de esta regresión serán completamente diferentes. Se puede retocar el modelo para que se ajuste a los datos todo lo que se quiera, pero es más fácil admitir simplemente que Y (precio) no depende de X (tiempo), al menos en términos de regresión lineal.
 
Vasiliy Sokolov:
Estoy de acuerdo con cada palabra. De qué sirve construir una regresión si en la siguiente sección las características de esa regresión serán completamente diferentes. Se puede retocar el modelo para que se ajuste a los datos todo lo que se quiera, pero es más fácil admitir simplemente que Y (precio) no depende de X (tiempo), al menos en términos de regresión lineal.
Estos son los gráficos en los que tenemos que pensar - para que los datos sean similares - debemos tomar un patrón, en mi opinión, en lugar de sólo una ventana de n barras.
 
Vasiliy Sokolov:
Estoy de acuerdo con cada palabra. De qué sirve construir una regresión si en la siguiente sección las características de esa regresión serán completamente diferentes. Se puede retocar el modelo para que se ajuste a los datos todo lo que se quiera, pero es más fácil admitir simplemente que Y (precio) no depende de X (tiempo), al menos en términos de regresión lineal.
Bueno, admitir cualquier cosa es ciertamente más fácil que construir un modelo, analizarlo y aplicar la prueba de Chow para probar la hipótesis de la heterogeneidad de la muestra.....