De la théorie à la pratique - page 29
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Je me demande, philosophiquement, pourquoi le futur devrait dépendre du passé. Bien que le futur soit une transition continue à partir du présent, comme je le comprends, c'est aussi un processus sans marque.
Quelles sont donc les chances qu'à l'avenir une brique ne vous tombe pas sur la tête (même en travaillant sur un chantier), si cela ne s'est pas produit auparavant et jusqu'à la seconde actuelle dans le présent et que nous avons tenu compte de cet historique dans nos formules.
Ou quelle est la probabilité que Vassia Pupkin, conduisant sa voiture pendant longtemps sur le même itinéraire, ne le change pas à l'avenir et que cet itinéraire ne se répète pas à chaque fois.
C'est juste une idée, s'il y en a une !
Quelqu'un - me dire comment se calcule le coefficient d'aplatissement NEPARAMETRIQUE !!!!!
Coefficient d'excès
A-ya-ya-ya-ya-ya ! Eh bien, comment cela pourrait-il être, hein ? :)))) Je pensais que nous avions tous compris... :((((
Le coefficient d'aplatissement
Non, Nikolaï - ce qu'il faut, c'est une méthode non-paramétrique, comme un skew non-paramétrique. Je sais que ça compte d'une certaine façon. Je l'ai vu dans la littérature anglophone, mais je ne peux pas le trouver maintenant.
Non, Nikolaï - ce qu'il faut, c'est une méthode non-paramétrique, comme un skew non-paramétrique. Je sais que ça compte d'une certaine façon. Je l'ai vu dans la littérature anglophone, mais je ne peux pas le trouver maintenant.
https://smart-lab.ru/uploads/images/00/00/16/2012/09/17/3119fe.gif
http://documentation.statsoft.com/STATISTICAHelp.aspx?path=Nonparametrics/NonparametricAnalysis/Dialogs/StartupPanel/NonparametricsStartupPanelOrdinalDescriptiveStatistics
https://smart-lab.ru/uploads/images/00/00/16/2012/09/17/3119fe.gif
Nikolaï, tu es un génie !
Au travail tout le monde, mes amis !
Sincèrement,
Alexandre.
Au fait, les moyennes de période sont tout simplement un mauvais choix. Ils montrent quelque chose d'adéquat si les données changent peu au cours de la période d'échantillonnage, et dansent vraiment autour d'une moyenne, simplement mise à plat. Mais il y a toujours des tendances dans les prix, et sur une tendance, la moyenne est très décalée et très éloignée du prix. C'est un peu comme planter des clous avec un tournevis, l'outil n'est pas à la hauteur de la tâche. MA ne sait tout simplement pas ce qu'est une tendance, il n'y a pas de telles notions dans ce modèle. La notion de tendance est présente, par exemple, dans la moyenne mobile de Holt, mais c'est aussi un mauvais outil, car il fait beaucoup d'erreurs sur les renversements de tendance. Si nous voulons aborder la question de manière académique, nous devrions probablement prendre comme tendance une approximation d'une ligne lisse.
Je travaille exclusivement et uniquement avec la WMA, où les pondérations sont calculées à partir de la fonction de densité de probabilité t2 de la distribution de Student pour cette paire de devises particulière. Et pour ce faire, j'ai besoin de connaître exactement l'écart type non paramétrique d'une distribution t2 particulière des incréments pour une paire particulière, que j'ai appris à calculer uniquement numériquement à partir des persentiles. Des calculs fastidieux ! Mais ils donnent un comportement très précis de la moyenne mobile.
Donc si quelqu'un pense que tout est dans le sac, il a tort. Ils ont encore beaucoup de travail à faire.
D'ailleurs, les moyennes de période sont un mauvais choix. Ils montrent quelque chose d'adéquat si les données changent de façon insignifiante au cours de la période d'échantillonnage, et dansent vraiment autour de quelque chose de moyen, en d'autres termes, dans un appartement. Mais il y a toujours des tendances dans les prix, et sur une tendance, la moyenne est très décalée et très éloignée du prix. C'est un peu comme planter des clous avec un tournevis, l'outil n'est pas à la hauteur de la tâche. MA ne sait tout simplement pas ce qu'est une tendance, il n'y a pas de telles notions dans ce modèle. La notion de tendance est présente, par exemple, dans la moyenne mobile de Holt, mais c'est aussi un mauvais outil, car il fait beaucoup d'erreurs sur les renversements de tendance. Si nous voulons aborder la question de manière académique, nous devrions probablement prendre comme tendance une approximation d'une ligne lisse.
J'ai dit à Alexander dès le début que toutes ces MA...WMA ont des retards de groupe et de phase très importants, et dans la plupart des cas, la moyenne etc. est indiquée exactement dans l'autre sens. Zéro émotion.)) Et donc, toutes les distributions sont délibérément faussées.
Une ligne de régression polynomiale n'est pas mauvaise, mais cette ligne doit alors être recalculée à chaque nouveau point, ce qui n'est pas bon. Et vous n'avez besoin que des derniers points.