Índice Hearst - página 7
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Lo busqué. De nuevo 25. hay un correlograma, es una función. Una función se convierte en un número sólo cuando se da un determinado valor del argumento.
"En el análisis de series temporales, un correlograma, también conocido como gráfico de autocorrelación, es un gráfico de las autocorrelaciones de una muestra, a partir de h (desfase temporal). "
¡¡¡esto es lo que parece 'función de autocorrelación' es un gráfico !!!
Ahora bien, ¿qué obtiene el gráfico (función) en comparación con un número? así que es?
O tal vez sólo necesites comparar no una función sino un número con un número.
¡¡¡El índice Hearst es un número y debe ser comparado con un número !!!
Z.I. El correlograma y el ACF son esencialmente un conjunto de coeficientes de autocorrelación. Utiliza un único número "coeficiente de autocorrelación (uno)". Así que quería averiguar qué es, qué crees que es, a qué valor del argumento, la función de autocorrelación se convierte en un coeficiente de autocorrelación. Algunos fijan el ACF en 0,707, otros a través de la integral - esto es importante para otro problema. Determinar el intervalo de tiempo durante el cual un proceso está correlacionado consigo mismo. (Para los comerciantes, es el tiempo durante el cual el proceso observado conserva sus características de movimiento).
El índice de Hurst (HH) es un número que caracteriza un determinado PA. Ahora, tomemos un cociente, por ejemplo M1, encontremos la razón de Hearst para él (siempre que todo sea correcto y no haya ningún error lógico). Realicemos el mismo procedimiento para M2, M3...Mtf y obtengamos un gráfico - dependencia de PC en TF. Lo comparamos, si es necesario, con mi correlograma (también un gráfico de TF).
¿Todo esto no es necesario? A continuación, hallamos el coeficiente de autocorrelación en la serie de la primera diferencia, por ejemplo M10, y lo comparamos con el PC para la misma M10.
Serguei, ¿dónde están las incoherencias? Todo se compara sin contradicción: ¡número con número, función con función!
La puntuación de Hurst (HH) es un número que describe un determinado PA. Ahora, tomemos un cociente, por ejemplo M1, encontremos HF para él (siempre que todo sea correcto y no haya ningún error lógico). Realicemos el mismo procedimiento para M2, M3...Mtf y obtengamos un gráfico - dependencia de PC en TF. Lo comparamos, si es necesario, con mi correlograma (también un gráfico de TF).
¿Todo esto no es necesario? A continuación, hallamos el coeficiente de autocorrelación en la serie de la primera diferencia, por ejemplo M10, y lo comparamos con el PC para la misma M10.
Sergiy, ¿dónde están las incoherencias? Todo se compara sin contradicciones: ¡número a número, función a función!
1. inventarse una función propia y llamarla con el nombre de otra función conocida es un poco incorrecto. (Mathcadet tiene una función ACF incorporada lcorr() - es más simple y conveniente).
2. "...encontrar el coeficiente de autocorrelación en la primera serie diferencial..." - ¿Cómo? ¿Qué es? ¿La fórmula? (Autocorrelación significa comparar una serie consigo misma, si no hay desplazamiento, entonces la correlación = 1 por definición, cuando se desplaza el coeficiente puede variar de -1 a 1). ¿ Unidad todo el tiempo comparada con el PC ?
Sergei, tal vez Skype es mejor, más rápido de voz para explicar todo + progami en Matcadet explicar a los demás lo que estamos hablando. Vamos a borrar el teclado aquí. Lo más probable es que sea una confusión de términos. Por eso no nos entendemos.
Sergey, tal vez sea mejor Skype, es más rápido explicar todo con la voz + podemos usar un programa de matcad para explicarnos lo que estamos hablando. Vamos a borrar el teclado aquí. Lo más probable es que sólo haya una confusión de términos. Por eso no nos entendemos.
Y qué hacen entonces los espectadores. No lo creo. Es mejor continuar en la misma dirección en el mismo lugar. Me refiero a la forma.
Aunque podrías convertirte en oyente. Pero no pueden.
¿Qué debe hacer el público entonces? De ninguna manera. Es mejor continuar en la misma dirección en el mismo lugar. Es decir, en la forma.
Aunque podrías convertirte en oyente. Pero no podrán hacerlo.
Vale, prometo publicar los resultados en forma de fórmulas y gráficos. Entiendo el objetivo. Hearst y el coeficiente de correlación: son cosas fundamentalmente diferentes o conceptos del mismo orden (sólo que varían en rangos diferentes). No entiendo cómo se calcula el "coeficiente de autocorrelación". Puedo hacerlo, pero no puedo; puedo hacer el coeficiente de correlación pero no puedo hacerlo porque no entiendo lo que es.
2. "...hallar el coeficiente de autocorrelación en la serie de la primera diferencia..." - ¿Cómo? ¿Qué es? ¿La fórmula? (Autocorrelación significa comparar la serie consigo misma, si sin desplazamiento la correlación = 1 por definición, el coeficiente puede cambiar de -1 a 1 al desplazarse). ¿ Unidad todo el tiempo para comparar con el PC ?
No consideramos la unidad - caso trivial. ¡El desplazamiento en la serie de la primera diferencia es siempre 1 y sólo 1! - Consideramos la correlación sólo entre muestras vecinas en la serie de la primera diferencia en una TF REAL. Para obtener el correlograma, variamos SOLO el TF para la serie inicial.
Esta es una definición correcta, no debería haber ningún malentendido.
No. Es mejor continuar de la misma manera en el mismo lugar.
Estoy de acuerdo. Es mejor así.
Para obtener un correlograma, estamos variando SOLO la TF de la serie original.
Tal vez, Prival, tengas razón. No se trata de un correlograma, sino del coeficiente de correlación entre muestras vecinas en la serie de primera diferencia encontrada para diferentes TFs.
Tal vez, Prival, tengas razón. No es un correlograma, es un coeficiente de correlación entre muestras vecinas en una serie de primeras diferencias encontradas para diferentes TFs.
Y también me confunde. Si se comparan dos matrices, digamos que una es M1 y la otra es M5, claro. Pero las matrices deben tener la misma longitud. Supongamos que hay 20 valores. Resulta que estamos comparando el comportamiento en diferentes horizontes temporales. Los minutos son 20 minutos y 5 minutos son 1h 40 minutos. Eso tampoco suena bien.
Suponemos que la serie es estacionaria en la primera aproximación y que no existe una diferencia apreciable en las estimaciones obtenidas de la sección de BP sobre la que se realiza esta estimación.
Suponemos que la serie es estacionaria en la primera aproximación y que no hay diferencias notables en las estimaciones obtenidas de la sección de BP sobre la que se realiza esta estimación.
¿Existe un cálculo del índice de Hurst en Matcad (necesitamos fórmulas en forma discreta)?
Hasta ahora sólo he encontrado esto
Se adjunta archivo con los enfoques del análisis de series temporales. Estas fórmulas están sacadas de ahí.
En Matkad no existe esta función.
Lo que citas en tu post parece ser cierto, excepto lo siguiente (correctamente):
1. Tendencias estables o comportamiento predecible de la PA: Hu<1/2 o Hu>1/2 (antipersistencia y persistencia respectivamente).
2. Falta de estabilidad o imprevisibilidad del comportamiento de la PA: Hu=1/2 (CB integrada con MO cero en la serie de primera diferencia).