Matstat Econométrie Matan - page 10
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Docteur, vous pouvez.
Volonté + caractère + expérience + approches non conventionnelles (pas trop difficiles).
Qui s'est déjà demandé comment casser le système ?
Quel système ?
Nous avons eu warface une fois, nous n'avons pas été bannis, juste ma** a acheté les droits du jeu et a coupé les tops où nous étions).
Je n'arrive pas à croire que j'ai été banni du top jeu et que j'ai été banni de la même manière que j'ai été banni du top jeu.
quel est le système ?
Au hasard.
... Admettez que vous ne pouvez pas gagner de l'argent avec SB. Repentez-vous. Et vous serez accueillis de nouveau dans la société décente)).
Docteur, je vous respecte beaucoup. Et avoir communiqué avec vous de manière sincère et inoubliable.... Mais, vous êtes très, très stupide. Admettez-le et peut-être que nos relations redeviendront normales.
Et, à propos de l'économétrie, de matstat et de matan (Dieu, quels noms !), je soutiens Automat - ces bêtises ne sont applicables que si l'individu a compris la physique du processus. Sinon, tout cela n'a aucun sens et ne mérite pas qu'on y prête attention.
Amen.
Sans vouloir vous offenser.
Encore un. Vous n'avez pas une voix impatiente ?
Pourquoi viens-tu ici pour te défouler ?
Docteur, donnez-leur tous une lobotomie.
Encore un. Vous n'avez pas une voix impatiente ?
Pourquoi es-tu enfermé ici pour faire de la figuration ?
Docteur, donnez-leur tous une lobotomie.
A qui tu parles, mon pote ? Un pivert complet. Eh bien, en ce qui me concerne, il est libre de partir. Si ça devient difficile, appelle l'Ombre. Peut-être qu'il viendra à la rescousse.
Je vais essayer) Je commencerai par dire que la vraisemblance est la densité de la distribution d'échantillonnage. Elle est fonction de l'échantillon et des paramètres. Nous y substituons les valeurs de l'échantillon obtenues dans l'expérience, et il devient alors une fonction des paramètres. Nous trouvons les valeurs des paramètres qui font que cette fonction atteint son maximum et déclarons ces valeurs comme valeurs requises (estimations des valeurs des paramètres).
En fait, c'est simple, mais vous devez comprendre ce qu'est l'échantillonnage - un seul mot est utilisé pour deux concepts différents. Vous devez également savoir ce qu'est la densité d'échantillonnage et ce qu'elle est lorsque l'échantillon est un vecteur de valeurs indépendantes également distribuées.
A la demande du topicstarter je vais continuer sur le principe du maximum de vraisemblance. Par souci de concision, j'utiliserai la notation anglaise MLE (maximum likelihood estimation).
1) Nous devons apprendre à distinguer deux significations différentes du mot "échantillon". Le premier est un ensemble de nombres obtenus lors d'une expérience, et le second est un ensemble de valeurs aléatoires. La première concerne les chiffres réellement présents. Le second est le modèle de probabilité abstrait que le chercheur essaie d'appliquer à ces chiffres, c'est-à-dire que le même ensemble expérimental de chiffres peut être considéré dans des modèles complètement différents. Mais il y a toujours une correspondance - un nombre -> une variable aléatoire univariée. Un vecteur expérimental de dix nombres doit être modélisé par un modèle de dix variables aléatoires. Même si toutes ces variables aléatoires sont distribuées de manière égale, elles représentent exactement dix variables aléatoires différentes !
2) L'information complète sur un ensemble de variables aléatoires est contenue dans leur distribution conjointe (multivariée). Toutes les petites distributions (y compris les distributions univariées que nous traitons normalement) peuvent être calculées à partir de celle-ci.
Par définition, la vraisemblance est la densité de cette distribution conjointe. Pour un échantillon de taille N, c'est une fonction numérique de l'espace numérique à N dimensions. En outre, elle dépend également des paramètres à déterminer (estimer).
Par conséquent, une question se pose : d'où vient cette fonction ? La réponse est "au fur et à mesure"), car il est impossible de couvrir toute la variété des moyens.
3) La variante standard de MLE. Elle est souvent utilisée comme définition de l'ELM, mais elle restreint trop l'applicabilité de la méthode. On part du principe que toutes les variables aléatoires de l'échantillon sont a) indépendantes et b) ont la même distribution univariée avec une densité p(x,a) où a est le paramètre à estimer. La fonction de vraisemblance L=p(x1,a)*p(x2,a)*...*p(xn,a), où n est la taille de l'échantillon. En remplaçant l'échantillon (au sens premier) par les x, on obtient L=L(a) et on cherche l'amax auquel L atteint un maximum. Notez que nous pouvons maximiser LL(a)=log(L(a)) au lieu de L(a), car le logarithme est une fonction monotone et, commodément, remplace le produit par l'addition.
Par exemple, considérons la distribution exponentielle p(x,a)=a*exp(-a*x), log(p(x,a))=log(a)-a*x, la dérivée sur le paramètre d(log(p(x,a)))/da=1/a-x. Nous devons donc résoudre l'équation 1/a-x1+1/a-x2+...+1/a-xn=0 -> amax=n/(x1+x2+...+xn).
4) La prochaine fois, je décrirai comment on obtient la méthode de minimisation de la somme des modules au lieu de la méthode MNC).
Roman:
Docteur, donnez-leur tous une lobotomie.
Mon ami, on a essayé, ça ne marche pas. Pour ma part, j'essaierai de faire le moins de bêtises possible ici.
Docteur, j'ai beaucoup de respect pour vous. Et avoir communiqué avec vous de manière sincère et inoubliable.... Mais, vous êtes très, très stupide. Admets-le, et peut-être que notre relation se remettra sur les rails.
Si un patient est en mauvais état, je suis prêt à faire n'importe quoi pour soulager ses souffrances. Parfois, je détache même un peu la camisole de force.
J'ai lu votre opus. Vous avez pratiquement prouvé qu'aucune manipulation de tic ne change la persistance de la série. Félicitations.