Résonance stochastique - page 17

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à Yurixx

Je vois, je parlais d'une fenêtre coulissante. Après la bière d'hier, je ne réfléchis pas très bien, mais selon les premières approximations, le type de dépendance analytique à la longueur de la fenêtre devrait être "presque" linéaire, mais plutôt "presque" exponentielle, grosso modo, décroissante à partir de la taille initiale de l'échantillon, d'ailleurs, et nous le savons ou pas.

Si j'arrive à mettre mes pieds sur le lieu de travail, j'essaierai de réfléchir, bien que seul le cerveau de ma colonne vertébrale soit en état de marche. :о)

PS : Si ce n'est pas un secret, pourquoi en avez-vous besoin ?

à Candid

yuri a expliqué dans le post suivant que c'était d'une fenêtre coulissante dont il était question.

 
Avals:


Ça ne marchera pas alors :

Yurixx a écrit (a) :
Non, c'est juste une fenêtre glissante de longueur M échantillons. Par conséquent, le nombre d'éléments de la séquence Y est N-M+1.

Oui, alors je ne comprends pas tout non plus.
 
grasn:


à Candid

Yuri a expliqué dans le post suivant que la fenêtre coulissante était en cause.

On dirait que j'ai raté ce post :(. Je n'arrive toujours pas à trouver comment corriger la dépendance des comptes.
 
lna01:
grasn:


à Candid

Yuri a expliqué dans le post suivant qu'il parlait d'une fenêtre coulissante.

Je suppose que j'ai raté ce message :(. Je n'arrive toujours pas à trouver comment corriger la dépendance des comptes.

Pourquoi avons-nous besoin d'ajuster pour la dépendance des échantillons ? Je ferais quelque chose de plus simple : toute moyenne "ronge" la dispersion de l'échantillon d'un certain pourcentage, vous pouvez probablement estimer la valeur de ce pourcentage de la longueur de la fenêtre M pour les échantillons avec les caractéristiques énumérées par Yury - analytiquement ou expérimentalement. Je n'ai pas les idées claires en ce moment...

 

Eh bien, oui, c'est le cas, mais il n'est pas question de fixer des limites claires. Si dans un million d'échantillons il y a des chances réelles d'obtenir un résultat qui diffère de l'attente de 4 sigma ou plus (l'hypothèse normale donne une probabilité de 0,0000634, c'est-à-dire que l'attente de tels échantillons est de 63,4 cas), alors dans une centaine d'échantillons ces chances sont illusoires (leur nombre est de 0,00634). Mais cela ne signifie pas que sur une centaine d'échantillons, nous ne pouvons pas rencontrer une déviation de l'échantillon de plus de 4 sigmas. C'est juste extrêmement improbable.

Yurixx, ce problème de limite ne peut être posé qu'en termes probabilistes.

P.S. Eh bien, par exemple : trouver les valeurs Ymin et Ymax dans lesquelles Y tombe avec une probabilité de 0,99. Il est raisonnable de supposer que les deux extrêmes sont équidistants du mode opératoire de la population générale.

 
Mathemat:

Eh bien, oui, c'est le cas, mais il n'est pas question de fixer des limites claires. Si dans un million d'échantillons il y a des chances réelles d'obtenir un résultat qui diffère de l'attente de 4 sigma ou plus (l'hypothèse normale donne une probabilité de 0,0000634, c'est-à-dire que l'attente de tels échantillons est de 63,4 cas), alors dans une centaine d'échantillons ces chances sont illusoires (leur nombre est de 0,00634). Mais cela ne signifie pas que sur une centaine d'échantillons, nous ne pouvons pas rencontrer une déviation d'échantillon de plus de 4 sigmas. C'est juste extrêmement improbable.

Yurixx, ce problème de limite ne peut être posé qu'en termes probabilistes.

Oui, je pense que c'est comme ça qu'il le dit - approximativement, vous ne pouvez pas vraiment obtenir des données précises. Mais je suis curieux de savoir pourquoi un tel besoin :o))))

 
grasn:

Pourquoi tenir compte de la dépendance des échantillons ? Je ferais quelque chose de plus simple : si le calcul de la moyenne "grignote" un certain pourcentage de la dispersion de l'échantillon, vous pouvez probablement estimer la valeur de ce pourcentage à partir de la longueur de la fenêtre M sur des échantillons présentant les caractéristiques énumérées par Yuri - de manière analytique ou expérimentale. Bien que je n'aie pas les idées claires en ce moment...

Expérimentalement, c'est facile, je le ferais - je soupçonne que nous parlons de variables non normalement distribuées :), pour elles, même avec l'indépendance, la somme des distributions peut avoir une réponse beaucoup moins belle et compacte. La dépendance donne des termes supplémentaires lors de la sommation de variables aléatoires, mais je n'arrive pas à comprendre quels sont ces termes dans ce cas. En un mot, je rejoins votre question : si ce n'est pas un secret, pourquoi en avons-nous besoin ? :)
 
Yurixx, ne pensez-vous pas que les séries de prix (ou séries de différences) sont liées à une distribution normale des comptes (c'est-à-dire que la série de prix est un processus brownien classique) ?
 
lna01:
grasn:

Pourquoi tenir compte de la dépendance des échantillons ? Je ferais quelque chose de plus simple : si le calcul de la moyenne "grignote" un certain pourcentage de la dispersion de l'échantillon, vous pouvez probablement estimer la valeur de ce pourcentage à partir de la longueur de la fenêtre M sur des échantillons présentant les caractéristiques énumérées par Yuri - de manière analytique ou expérimentale. Bien que je n'aie pas les idées claires en ce moment...

Expérimentalement tout aussi simple, je le ferais - je soupçonne qu'en fait nous ne parlons pas de quantités normalement distribuées :), pour elles, même avec l'indépendance, la somme des distributions peut avoir une réponse beaucoup moins belle et compacte. La dépendance donne des termes supplémentaires lors de la sommation de variables aléatoires, mais je n'arrive pas à comprendre quels sont ces termes dans ce cas. En un mot, je rejoins votre question : si ce n'est pas un secret, pourquoi en avons-nous besoin ? :)

Si l'on considère l'augmentation de cette quantité, on observe l'indépendance.
 
Avals, si nous parlons spécifiquement des rendements ( incréments de prix de clôture), alors, hélas, il n'y a pas d'indépendance ici non plus : les rendements ne sont pas distribués selon la loi normale. Ceci est bien décrit dans les livres de Peters, j'ai donné le lien dans le même fil quelque part dans les premières pages.
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