De la teoría a la práctica - página 353
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Así que hazlo).
¿Es posible hacerlo?)
estacionaria - que oscila alrededor del valor medio. sb no es estacionaria.
http://sernam.ru/book_tp.php?id=95
He aquí una cita de su artículo:
"Frentea losprocesos aleatoriosestacionarios, se pueden especificar otros procesos aleatorios claramente no estacionarios, por ejemplo: la oscilación de un avión en picado; el proceso de oscilaciones amortiguadas en un circuito eléctrico; el proceso de combustión de una carga de pólvora en una cámara de chorro, etc. Un proceso no estacionario se caracteriza por tener una tendencia definida a desarrollarse en el tiempo; las características de dicho proceso dependen del origen, dependen del tiempo.
Porejemplo, el proceso de apuntar la retícula al objetivo es obviamente no estacionario, si el objetivo pasa por el campo de visión de la miradurante un corto periodo de tiempo con unavelocidad angularalta y muy cambiante. En este caso, la oscilación del eje de la retícula con respecto al objetivo no tiene tiempo de alcanzar un estado estable y el proceso se inicia y termina antes de haber alcanzado un estado estable. Por el contrario, la puntería de la retícula sobre un objetivo inmóvil o sobre un objetivo que se mueve con un ángulo de velocidad constante adquiere un carácter estacionario después de algún tiempo de iniciado el seguimiento.
¿Cómo es que esto no es una comparación con la RV? Variando constantemente la velocidad del proceso en el tiempo, para flujos Erlang en k-> al infinito, el camino recorrido en el mismo tiempo será no estacionario (exponencial), ya que la velocidad del proceso no es uniforme.
estacionario - que oscila alrededor de un valor medio. sb no es estacionario.
http://sernam.ru/book_tp.php?id=95
¿sí? y si pones una ginebra borracha que vaga al azar en una botella y le das una patada hacia el cuello, su golpeo aleatorio contra las paredes también sería no estacionario, si lo consideras como una serie temporal?
¿sí? y si pones una ginebra borracha que deambula al azar en una botella y le das una patada hacia el cuello, ¿su golpeo aleatorio contra las paredes sería también inestable, si lo consideras como una serie temporal?
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¿sí? y si pones a un genio borracho errante al azarRenat Akhtyamov en una botella y lo pateas hacia el cuello, su golpeo aleatorio contra las paredes también sería inestable, si lo consideras como una serie de tiempo
¡Oye, tómalo con calma!
Haz los experimentos en ti mismo.
¿Qué estás fumando?
Atach tiene dos ficheros en el archivo para los experimentos. Ambos contienen valores en la distribución normal, los histogramas son iguales y casi simétricos con respecto a cero.
Pero estos archivos tienen una diferencia muy grande: la Markovidad.
Un archivo tiene memoria (proceso no markoviano), puede intentar predecir "el próximo valor mayor o menor que cero" basándose en los valores pasados. Se puede aplicar la neurónica y otro aprendizaje automático para predecir.
El otro archivo no tiene memoria (proceso de Markov), cualquier predicción fallará. El aprendizaje automático es impotente, pero quizá Alexander pueda predecir algo con la física.
Quien aprenda a determinar qué archivo tiene memoria y cuál no, lo hará bien, y aplicando el mismo método al forex se demostrará finalmente que el proceso de formación de precios es efectivamente markoviano.
También conviene comprobar si la distribución normal es una condición suficiente para la rentabilidad del modelo. Haz un gráfico de paseo aleatorio acumulativo() e intenta operar con él.
También conviene comprobar si una distribución normal es condición suficiente para la rentabilidad del modelo.
Ya se ha demostrado que no es suficiente. En el mismo Kolmogorov, edición de 1940, también es un requisito para el espectro de BP. En realidad, puede resultar insuficiente.
ZZ ya citó un ejemplo con los paseos aleatorios. A nivel de incrementos existe una distribución normal. ¿Y dónde está la predicción ahí? excepto que la mejor predicción es el valor actual.
la más dulceNovaja.
Atach tiene dos ficheros en el archivo para los experimentos. Ambos contienen valores en la distribución normal, los histogramas son iguales y casi simétricos respecto a cero.
Pero estos archivos tienen una gran diferencia: la markovianeidad.
Ya se lo he sugerido a Alexander, hace unas 200 páginas)) que ignoró en silencio, o más bien tuvo miedo de no poder distinguir la diferencia, debido a su ignorancia en el análisis de series temporales)
Sobre las pruebas de SB, también, he dicho muchas veces. Me han apuntado como preescolar para esto. Y tú también lo harás).
¿verdad? y si pones una ginebra borracha que vaga al azar en una botella y le das una patada hacia el cuello, ¿su golpeo aleatorio contra las paredes sería también inestable, si lo consideras como una serie temporal?