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¿Quién ha dicho esas tonterías? Estos son los resultados de la ST - bien pueden ser estacionarios.
Tome un TS que caiga en picado por el tamaño del spread - los resultados de las operaciones serán estacionarios
No es estupidez, es alegría. Si su ST se está vaciando y el residuo es estacionario, entonces no tiene remedio.
Si cae en picado y la balanza no es estacionaria, entonces este ST es peligroso, porque no se puede saber nada de él.
Así que no es ninguna tontería.
¿qué es la "normalidad en la zona negativa"?
ausencia de colas gruesas en particular
Bien, de acuerdo.
Encontramos que el modelo es adecuado y tiene un modus operandi invariable. ¿Y ahora qué? ¿Para qué construimos el modelo?
¿Y si el modelo es inadecuado? Bien, encontremos un modelo de regresión no lineal y será adecuado. ¿Y luego qué?
Déjeme contarle otro secreto: el análisis de regresión es una herramienta de previsión. ¿Qué estamos prediciendo aquí?
No es la primera vez que insiste en la normalidad en este foro.
Por qué la normalidad y no la estacionalidad. La normalidad es un requisito más fuerte y redundantemente más fuerte. ¿O me estoy perdiendo algo?
Me gustaría predecir la estabilidad de la ST. Si es rentable, lo será.
No es así como se define la estabilidad. Sólo una predicción de rentabilidad.
La estabilidad es lo mismo que la estacionalidad. Puede manifestarse en uno o dos años
No es la primera vez que insiste en la normalidad en este foro.
Por qué la normalidad y no la estacionalidad. La normalidad es un requisito más fuerte y redundantemente más fuerte. ¿O me estoy perdiendo algo?
para los residuos de regresión sólo requiere normalidad
No es la primera vez que insiste en la normalidad en este foro.
Por qué la normalidad y no la estacionalidad. La normalidad es un requisito más fuerte y redundantemente más fuerte. ¿O me estoy perdiendo algo?
Así que la suma de las distribuciones estáticas independientes tiende a ser normal. Si son dependientes, entonces obtenemos una distribución diferente a la normal. Pero, por supuesto, en intervalos pequeños puede haber una distribución estadística diferente.
No hay colas gordas en particular.
¿Qué idiota tiraría una TS rentable si tiene o no colas gordas en la distribución?
Hay un TS rentable que da, por ejemplo, un 30% de beneficio al mes durante un año, pero tiene colas gruesas en la distribución de los saldos del modelo de gráfico de balance. ¿Y qué?
Para los residuos de regresión sólo se requiere normalidad
por lo que la suma de las distribuciones de las estadísticas independientes tiende a ser normal. Si son dependientes, entonces obtenemos una distribución diferente a la normal. Pero, por supuesto, en intervalos pequeños puede haber una distribución de estadísticas diferente.
Te estás alejando de la respuesta. La DEMI citó una respuesta de un libro de texto sobre análisis de regres ión, pero no hay mucho análisis de regresión cuando se modela el kotir. Y en ninguna parte se presenta la normalidad.