Fenomeni di mercato - pagina 63
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Il bevel è una correlazione diretta con le code spesse. E secondo il test, il valore massimo dello smusso corrisponde al valore più probabile di stazionarietà del residuo dello smoothing!!!!
Questo mi sembra un fenomeno. O qualcosa che non capisco.
Uh-huh, non capisci i fondamenti del teorico.
La correlazione diretta con le code spesse non è nella smussatura, ma nella curtosi.
Uh-huh, non capisci i fondamenti del teorico.
Il legame diretto con le code spesse non è allo smusso, ma alla curtosi.
Questo problema è stato discusso su cinque. L'eccesso non ha un collegamento diretto con le code. Cerca i miei post se sei interessato.
Molto interessante.
Anonimo
Soprattutto se c'è una giustificazione nel teorico.
Inviato da qualche parte, ma lasciato incustodito. Per quanto riguarda lo smusso e le code spesse.
In senso orario l'inverso dell'indice del dollaro stimato.
Bruciamo il filtro e otteniamo il resto = la differenza tra il filtro e il cotier
Per il residuo cambiamo il lambda in HP e otteniamo il valore della pendenza e la probabilità che questo residuo sia stazionario (Nessuna coda grassa???)
Vediamo che il valore più alto dello smusso corrisponde alla più alta probabilità che il residuo sia stazionario.
Opinione molto interessante.
Questi concetti non sono equivalenti.
Il residuo può essere un valore stazionario, e tuttavia le code della distribuzione possono essere grasse. È abbastanza facile generare, per esempio, una quantità distribuita laplaceiana con "conteggi" indipendenti e considerarla un residuo.
Questi concetti non sono equivalenti.
Il residuo può essere un valore stazionario, e allo stesso tempo le code della distribuzione possono essere grasse. È abbastanza facile generare, per esempio, una quantità distribuita simile a Laplace con "conteggi" indipendenti e pensarla come il residuo.
Non capisco molto bene gli esercizi matematici.
La stazionarietà è varianza = costante. Irraggiungibile e si presenta nel test come la probabilità di stazionarietà non uguale al 100%
La coda grassa è la variabilità della varianza, che porta ad un aumento della probabilità di eventi che difficilmente si verificano per una distribuzione normale.
Ma ecco il grafico del s.c.o.
Banalità totale. Aumenta il potere lisciante del filtro - aumenta l'errore
Non è corretto. È la costanza del valore di m.o. e la dipendenza dell'ACF solo dalla differenza degli argomenti. E questa è la definizione di stazionarietà - in senso lato.
La coda grassa è la variabilità della varianza, che porta ad un aumento della probabilità di eventi che difficilmente si verificano in una distribuzione normale.
Sbagliato. È la costanza del valore di m.o. e la dipendenza dell'ACF solo dalla differenza degli argomenti.