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Je ne suis pas tout à fait sûr de ce qui est exactement la cible ?
Néanmoins, cette "cohérence" anormale des erreurs est également alarmante.
C'est un idéal contre nature : le rapport entre la s.c.o. d'une erreur et sa m.o. est trop faible.
Le résidu du modèle doit avoir une variance égale à une constante, si possible.
Si tel est bien l'objectif déclaré, alors vous devriez reconsidérer les bases mêmes. Mais il me semble que vous êtes à nouveau confus - cette fois dans votre compréhension de l'objectif de la modélisation.
Ne pensez pas que j'essaie de vous atteindre ici. Non ! Ce que je suggère ici, c'est que vous devriez reconsidérer toutes vos actions dès le début, en commençant par définir le problème et fixer des objectifs.
Si tel est bien l'objectif déclaré, alors vous devriez reconsidérer les bases mêmes. Mais il me semble que vous êtes à nouveau confus - cette fois dans votre compréhension de l'objectif de la modélisation.
Ne pensez pas que j'essaie de vous atteindre ici. Non ! Je vous suggère de reconsidérer toutes vos actions depuis le tout début, en commençant par la définition du problème et la fixation des objectifs.
cette fois déjà dans la compréhension de l'objectif de la modélisation.
J'essaie. Posté, mais l'idée est restée lettre morte. L'objectif est la prévisibilité du modèle.
Formulez-en une autre. Ce n'est pas mon but et c'est clair - si la variance du résidu est constante, alors il n'y a pas d'incertitude dans l'erreur de prédiction.
hmm... En fait, l'objectif est généralement de minimiser l'erreur, et non une quelconque constante. De plus, dans cette formulation du problème, la présence d'une constante "morte" indiquerait une inefficacité de l'algorithme de minimisation ou une erreur dans l'algorithme lui-même.