Statistiche di dipendenza nelle citazioni (teoria dell'informazione, correlazione e altri metodi di selezione delle caratteristiche) - pagina 66
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Vedete, in questo caso, bisogna provare. E per noi da osservare.
E il suo obiettivo sarebbe quello di dimostrare che non è una stronzata.
Vladimir, osserva? spettacoli gratuiti, nell'intestazione del forum. clicca sul sogno.
Ammetto che i vostri obiettivi, trovare o assicurarsi di qualcosa che non sia una stronzata, sono buoni obiettivi, secondo me.
Il mio obiettivo e l'essere qui sono molto meno stressanti. )))
Vladimir, guardare? spettacoli gratuiti, nell'intestazione del forum. cliccare sul sogno.
Ammetto che i vostri obiettivi, trovare o assicurarsi di qualcosa che non sia stupido, sono buoni obiettivi, secondo me.
Il mio obiettivo e l'essere qui sono molto meno stressanti. )))
Non siete soli. Nessun detentore di principi eterni è mai stato in grado di fare qualcosa.
E non c'è da meravigliarsi. Casus vulgaris).
A proposito, Alexey, non hai commentato i miei screenshot postati. Sulla giustificazione della frattalità del mercato. O pensate che i ritorni siano presi in modo errato? C'è una chiara distribuzione esponenziale. Non riesco a trovare una giustificazione migliore per l'invarianza frattale.
Nikolai, stai parlando del post con la citazione di getch (che ora è su cinque, dovresti saperlo)?
Bene... Mi sono bloccato su quel post e stavo per rispondere più tardi. Roba buona, interessante, devo dare un'occhiata più da vicino.
Per non-frattalismo in questo caso intendo la violazione di qualsiasi invarianza quando si cambia la scala. Nel caso del soggetto di questo ramo non c'è invarianza con le dipendenze: ci sono troppe dipendenze sulle ore, molto meno su H4 e molto poche sui giorni. E questo nonostante la distribuzione esponenziale dei rendimenti stessi.
Come posso spiegarlo... Uno studio del getch è una costruzione di una distribuzione unidimensionale di ZZ knees. Sembra essere anche esponenziale, vero?
Anche il grafico con la distribuzione delle città per dimensione è una distribuzione univariata.
In entrambi i casi, nessuna dipendenza tra le serie di dati sembra essere stata studiata. Per studiarli, bisogna gestire le distribuzioni congiunte delle due quantità.
Quindi mi sembra che la distribuzione univariata dei dati da sola non sia sufficiente per dedurre con sicurezza la natura cognitiva o fisica del fenomeno. Questo è solo un'indicazione, ma non una prova.
Non sto certo sostenendo che il mercato sia prevalentemente di natura fisica. Si scopre solo che è più complesso di quanto pensiamo. Beh, anche l'autore dell'articolo ha queste parole:
Lamancanza di una scala caratteristica nei parametri di un fenomenoè una firma dell'ordine cognitivo che governa quel fenomeno. Spesso sembra un'apparente frattalità nella struttura del fenomeno, ma non è necessariamente così. Per esempio, le città e le loro popolazioni non sembrano formare alcuna struttura frattale apparente, ma la popolazione delle città non ha nemmeno una scala caratteristica.
2 Vadimcha:
Forse allora l'eccessiva simpatia per il tester, scomparirà gradualmente, ma la comprensione della non casualità degli eventi, sarà solo ripristinata, in un modo o nell'altro.
Vadim, grazie, ora capisco. Full immersion nel compito, per così dire... estremismo in azione.
Questo significa che l'affidabilità della previsione è in calo. Ad ogni passo, diventa sempre più piccolo. È giusto?
Certo che lo è.
No, dipende dal modello. Prendiamo il modello più famoso in econometria - la cointegrazione. Questo modello è essenzialmente un modello per lo spread trading, l'arbitraggio statistico e alcuni altri. Lì l'errore non si accumula nel tempo. Più precisamente, si basa su un meccanismo che cerca di minimizzare l'errore accumulato - la tendenza è solo determinata dall'errore accumulato. Il meccanismo si chiama ECM (Error Correction Model), o metodo di correzione degli errori.
Non siete soli. Nessuno con principi eterni è mai stato in grado di fare qualcosa.
E non c'è da meravigliarsi. Casus vulgaris).
Anche tu non sei solo, Vladimir. )))) i forum si gonfiano - i cervelli si seccano. (ricordate il proverbio - il capostipite?)
E senza "principi eternamente validi", quali argomenti hai usato per convincerti che non puoi pescare, solo perché la canna è informalizzabile attraverso la selezione di un periodo junior, sullo smoothing? ;)
Beh, anche tu non sei solo, Vladimir. )))) i forum si gonfiano - i cervelli si seccano... (ricordate il proverbio - il capostipite?)
E senza "principi eterni", quali argomenti hai usato per convincerti che è impossibile pescare, solo perché la canna è indeformabile attraverso la selezione di un periodo junior, sullo smoothing? ;)
Vadim, perché hai deciso di non pescare ma di vantarti di possedere una bella canna non formalizzabile?
Ci sono dei pesci. Non in questo stagno, ma in abbondanza.
Vadim, perché hai deciso di non pescare, ma di vantarti di possedere una bella canna non formalizzata?
Pesce che è.
Ho già sentito la frase sulla formalizzazione in questo thread. e ci sono pesci, sono d'accordo, e posso argomentare - non mi sto vantando.
Ho fatto una domanda sull'uomo nero. Ho ricevuto alcune risposte, e non tutte sono state comprese.
Grazie comunque, le risposte erano intelligenti ed evasive.
Nikolai, stai parlando del post con la citazione di getch (che ora è su cinque, dovresti saperlo)?
Bene... Mi sono bloccato su quel post e stavo per rispondere più tardi. Roba buona, interessante, devo dare un'occhiata più da vicino.
Per non-frattalismo in questo caso intendo la violazione di qualsiasi invarianza quando si cambia la scala. Nel caso del soggetto di questo ramo non c'è invarianza con le dipendenze: ci sono troppe dipendenze sulle ore, molto meno su H4 e per niente molte sui giorni. E questo nonostante la distribuzione esponenziale dei rendimenti.
Come posso chiarire... Lo studio getch è la costruzione di una distribuzione unidimensionale delle ginocchia ZZ. Sembra essere anche esponenziale, vero?
Anche il grafico con la distribuzione delle città per dimensione è una distribuzione univariata.
In entrambi i casi, nessuna dipendenza tra le serie di dati sembra essere stata studiata. Per studiarli, bisogna gestire le distribuzioni congiunte delle due quantità.
Quindi mi sembra che la distribuzione univariata dei dati da sola non sia sufficiente per dedurre con sicurezza la natura cognitiva o fisica del fenomeno. Questo è solo un'indicazione, ma non una prova.
Non sto certo sostenendo che il mercato sia prevalentemente di natura fisica. Si scopre solo che è più complesso di quanto pensiamo. Beh, anche l'autore dell'articolo ha queste parole:
2 Vadimcha:
Vadim, grazie, ora capisco. Per così dire, una full immersion nel compito... estremismo in azione.
Alexei, grazie per la tua tolleranza e le tue risposte veloci.
Chisi prende il cinque non lo so. Tuttavia, vedo che si è imbattuto in un risultato molto interessante durante la ricerca e non l'ha visto.
Mi rendo conto che i miei post in questo thread sono al limite del fallo, quasi un off-topic. Questo thread è stato creato per un altro scopo specifico e i miei attacchi causano, come dire, un po' di confusione... un po' di irritazione e risentimento. Allo stesso tempo per creare un ramo separato troppa responsabilità, non ancora pronto.
Se posso, qualche altra domanda.
- Qual è l 'invarianza quando la scala cambia, scusate, non capisco. Intendo l'invarianza come la presenza di un fattore di scala (in generale può essere qualsiasi numero o funzione), quando moltiplicato per il quale si ottiene un nuovo modello su una scala diversa. Cioè, la trasformazione affine, che è la manifestazione della strutturalità in un flusso caotico di dati. Il problema si riduce allora a trovare un tale coefficiente. Quando si trova un modello viene semplicemente moltiplicato per questo coefficiente. E tale trasformazione funziona sia "verso l'alto" che "verso il basso". E questo è tutto.
- Lo screenshot mostra un chiaro grafico dell'esponente.
- Se si indaga sulla relazione tra le due quantità.
- perché è così, qual è la ragione di questa affermazione
- Perché due e non tre o cinque o trenta?
- quali due quantità
- La distribuzione congiunta di due quantità è una superficie. Ci trasferiamo in un'altra raelty?
Stavo per porre fine alla mia presenza qui. Ma aspettiamo fino a domani. Lascia che faa1947 confermi o confuti il tuo punto con aria fresca. La mia domanda: l' econometria non postula assiomi, teoremi e ipotesi?
Non si preoccupi delle sciocchezze. Non sono un econometrico. L'econometria è l'applicazione della matstatistica all'economia. La matstatistica è ampiamente utilizzata in medicina, che oggi non si può pensare senza la matstatistica. Ma non c'è un nome appropriato per questo.
In econometria, sono interessato a strumenti che possono riempire la mia tasca. Esattamente come una specie di indicatore.