Resonancia estocástica - página 17

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a Yurixx

Ya veo, estaba hablando de una ventana deslizante. Después del ale de ayer no pienso muy bien, pero según las primeras aproximaciones el tipo de dependencia analítica de la longitud de la ventana debería ser "casi" lineal, sino más bien "casi" exponencial, a grandes rasgos, decreciente a partir del tamaño de la muestra inicial, por cierto, y lo sabemos o no.

Si consigo que mis pies lleguen al lugar de trabajo, intentaré pensar, aunque sólo el cerebro de mi columna vertebral está en funcionamiento. :о)

PD: Si no es un secreto, ¿para qué lo necesitas?

al Candidato

yuri explicó en el siguiente post que se trataba de una ventana deslizante.

 
Avals:


Entonces no funcionará:

Yurixx escribió (a):
No, es sólo una ventana deslizante de longitud M de muestras. Por tanto, el número de elementos de la secuencia Y es N-M+1.

Sí, entonces yo tampoco lo entiendo todo.
 
grasn:


al Candidato

Yuri explicó en el siguiente post que la ventana deslizante estaba en cuestión.

Parece que me he perdido ese post :(. Todavía no se sabe cómo corregir la dependencia de los recuentos
 
lna01:
grasn:


al Candidato

Yuri explicó en el siguiente post que se refería a una ventana deslizante.

Creo que me perdí ese post :(. Todavía no se sabe cómo corregir la dependencia de los recuentos

¿Por qué hay que ajustar la dependencia de las muestras? Yo haría algo más sencillo: cualquier promedio "se aleja" de la dispersión de la muestra en algún porcentaje, probablemente se puede estimar el valor de este porcentaje de la longitud de la ventana M para las muestras con las características enumeradas por Yury - analítica o experimentalmente. Sin embargo, no estoy pensando bien en este momento...

 

Bueno, sí, lo hace, pero no hay límites claros. Si en un millón de muestras hay posibilidades bastante reales de obtener un resultado que difiera de la expectativa en 4 sigmas o más (la hipótesis normal da una probabilidad de 0,0000634, es decir, la expectativa de tales muestras es de 63,4 casos), entonces en cien muestras tales posibilidades son ilusorias (m.o. su número es 0,00634). Pero esto no significa que en un centenar de muestras no podamos encontrar una desviación de la muestra en más de 4 sigmas. Simplemente es muy poco probable.

Yurixx, este problema de límites sólo puede plantearse en términos probabilísticos.

P.D. Bien, por ejemplo: encuentre tales valores Ymin e Ymax en los que Y cae con probabilidad 0,99. Es razonable suponer que ambos extremos son equidistantes del modus operandi de la población general.

 
Mathemat:

Bueno, sí, lo hace, pero no hay límites claros. Si en un millón de muestras hay posibilidades bastante reales de obtener un resultado que difiera de la expectativa en 4 sigmas o más (la hipótesis normal arroja una probabilidad de 0,0000634, es decir, la expectativa de tales muestras es de 63,4 casos), entonces en cien muestras tales posibilidades son ilusorias (m.o. su número es 0,00634). Pero esto no significa que en un centenar de muestras no podamos encontrar una desviación de la muestra en más de 4 sigmas. Simplemente es muy poco probable.

Yurixx, este problema de límites sólo puede plantearse en términos probabilísticos.

Sí, creo que es así como lo plantea, aproximadamente, no se pueden obtener datos precisos. Pero tengo curiosidad, por qué esa necesidad :o)))

 
grasn:

¿Por qué hay que tener en cuenta la dependencia de las muestras? Yo haría algo más sencillo: cualquier promedio "quita" algún porcentaje de la dispersión de la muestra, probablemente se puede estimar el valor de este porcentaje a partir de la longitud de la ventana M en muestras con las características enumeradas por Yuri - analítica o experimentalmente. Aunque no estoy pensando con claridad en este momento...

Experimentalmente es fácil, yo lo haría - sospecho que estamos hablando de variables con distribución no normal :), para ellos incluso con independencia la suma de distribuciones puede tener una respuesta mucho menos bonita y compacta. La dependencia da términos adicionales al sumar variables aleatorias, pero no consigo averiguar cuáles son esos términos para este caso. En una palabra, me uno a tu pregunta: si no es un secreto, ¿para qué lo necesitamos? :)
 
Yurixx, ¿no crees que las series de precios (o series de diferencias) están relacionadas con una distribución normal de recuentos (es decir, la serie de precios es un proceso browniano clásico)?
 
lna01:
grasn:

¿Por qué hay que tener en cuenta la dependencia de las muestras? Yo haría algo más sencillo: cualquier promedio "quita" algún porcentaje de la extensión de la muestra, probablemente se puede estimar el valor de este porcentaje a partir de la longitud de la ventana M en muestras con las características enumeradas por Yuri - analítica o experimentalmente. Aunque no estoy pensando bien en este momento...

Experimentalmente igual de simple, lo haría - sospecho que de hecho no estamos hablando de cantidades distribuidas bastante normalmente :), para ellos incluso con la suma de independencia de las distribuciones puede tener respuesta mucho menos agradable y compacta. La dependencia da términos adicionales al sumar variables aleatorias, pero no consigo averiguar cuáles son esos términos para este caso. En una palabra, me uno a tu pregunta: si no es un secreto, ¿para qué lo necesitamos? :)

Si consideramos el incremento de esta cantidad, se observa la independencia.
 
Avals, si nos referimos específicamente a los rendimientos ( incrementos del precio de cierre), entonces, por desgracia, tampoco hay independencia aquí: los rendimientos no se distribuyen según la ley normal. Esto está bien descrito en los libros de Peters, di el enlace en el mismo hilo en algún lugar de las primeras páginas.
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