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Il ne s'agit pas de choisir la taille de l'échantillon à analyser, mais de l'horizon de prévision. Je ne pense pas qu'elle doive être fixée dans le temps, mais si vous voulez vraiment discuter de ce dont dépend sa valeur, alors la taille de l'échantillon à analyser est l'un des facteurs...
Je me souviens que vous m'aviez promis un modèle dans l'espace d'état pour lundi.
Tout d'abord, je ne vous dois rien. Deuxièmement, j'ai d'autres préoccupations urgentes. Troisièmement, ma déclaration comprenait la condition "si rien n'interfère". Quatrièmement, votre attitude envers les techniciens n'est pas propice à une atmosphère d'assistance mutuelle. Et cinquièmement, compte tenu de votre niveau de connaissances, vous devez étudier en profondeur ce modèle, et pour cela vous avez besoin de beaucoup de temps.
En particulier, une certaine familiarité avec la théorie des équations différentielles serait nécessaire - quel est votre niveau de maîtrise de cette matière ?
zy.
Et je vais faire un exemple de modèle dans l'espace d'état - cela sera utile. Maintenant, je fais une autre expérience : je vais utiliser cet exemple de données réelles pour construire un modèle. Mais c'est un processus lent - je vais adapter le modèle au processus, et non le processus au modèle.
Et j'avais l'habitude de penser que c'était stupidement commutatif tout le temps :
Подгонять( модель, процесс ) = Подгонять( процесс, модель ).
Peu importe, continuez à discuter...
Et j'avais l'habitude de penser que c'était stupidement commutatif tout le temps :
Подгонять( модель, процесс ) = Подгонять( процесс, модель ).
Peu importe, continuez à discuter...
Et quelles sont, selon vous, les différences fondamentales entre ces... er... fonctions ? Moi, par exemple, je suis encore franchement confus.
Et j'avais l'impression que tout ici est stupidement commutatif :
Подгонять( модель, процесс ) = Подгонять( процесс, модель ).
Peu importe, continuez à discuter...
IMHO
Approche empirique :
regardez les données
proposer un modèle qui puisse décrire les phénomènes observés
estimer les paramètres du modèle à l'aide des données disponibles
si le modèle fonctionne mal, on en conçoit un autre
Approche théorique :
construire une théorie qui aboutit vraisemblablement au processus observé
construire un modèle de commerce optimal (prédiction) sur la base de la théorie proposée.
évaluer les paramètres du modèle à l'aide des données disponibles
Si le modèle ne fonctionne pas bien, réfléchissez à une autre théorie.