Matstat エコノメトリックス マタン - ページ 22 1...151617181920212223242526272829...38 新しいコメント secret 2021.07.17 10:07 #211 Aleksey Nikolayev:この非常に直線的な関係のパラメータ(係数と残差の分散)が時間の経過とともにどのように変化するかを簡単に見てみましょう。おそらく、相関と分散がほぼ一定で、シフトがある平均値付近で滑らかに変動している場合にのみ、滑走の事実が語られるのであろう。したがって、この揺らぎのパラメータを使って、TC)を構成してみることができる。 これはすべて真実です。問題は、2列の間のズレを具体的にどうとらえるかということです。例えば、回帰線に垂直な部分の長さが、回帰線の長さであるという伝統的な考え方がある。しかし、このやり方は間違っているように思います。なぜなら、それはそれまでの値との関係ではなく、その中間点との関係で広がりを与えるからである。滑走の「非対称性」といった、私が感じたい物質が失われてしまうのです。 Aleksey Nikolayev 2021.07.17 12:26 #212 secret: これはすべて真実です。問題は、2つのシリーズの間のずれを具体的にどうとらえるかということだ。例えば、回帰線に垂直な部分の長さが、回帰線の長さであるという伝統的な考え方がある。でも、そのやり方はちょっと違うと思うんです。なぜなら、それはそれまでの値との関係ではなく、その中間点との関係で広がりを与えるからである。滑走の「非対称性」といった、私が感じたい物質が失われてしまうのです。 垂直を2成分のベクトルと考えていいのかどうかもわからない)もちろん長さに比例しているが、係数が違うのである。 ただ、要領を得なかったのでしょう。線形関係条件(モデルデカップリング)の違反の可能性を常に把握することなのかも?もし、常に関係が保たれ、変化しないことが確実であるならば、不連続性の尺度は、(理想的には)垂直方向の長さと回帰係数で表現されるべきだろう。 削除済み 2021.07.17 13:35 #213 Алексей Тарабанов: eiの誤差がAlexei Nikolaevの分布でホワイトノイズだったらどうなるんだろう。 あ、サーニャが現れた!かわいそうに、どこに行ってたんだろう? Aleksey Nikolayev 2021.07.18 17:32 #214 secret: したがって、回帰残差の構造を検討する必要がある。実際、計量経済学の 半分はこれである) secret 2021.07.18 18:04 #215 誰がメッセージを取ったのか? Anatolii Zainchkovskii 2021.07.18 19:11 #216 Maxim Dmitrievsky: 極めて客観的な理由によるものです。固定されたポートフォリオはその場限りのものであり、新しいデータでは適切なスキルがなければすべてが壊れてしまいます。 ただし、分解することは100%です。パターンじゃないですか......。 Алексей Тарабанов 2021.07.18 21:25 #217 ツールキットが間違っている。 secret 2021.07.19 14:51 #218 MetaQuotes、あなたのフォーラムがメッセージを失っていることにさえ気づいていますか? CHINGIZ MUSTAFAEV 2021.07.28 13:53 #219 MSとテレビでは、時々気をつけなければならないことがあります。何もないところにパターンを表示することもあります。 Dmytryi Nazarchuk 2021.07.28 13:59 #220 CHINGIZ MUSTAFAEV: MSとテレビでは、時々気をつけなければならないことがあります。全くパターンがないところにパターンを表示することもある。 MSとテレビについて心配する必要はありません。偽相関効果は古くから研究されており、適切なテストと検証アルゴリズムがあります。 1...151617181920212223242526272829...38 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
この非常に直線的な関係のパラメータ(係数と残差の分散)が時間の経過とともにどのように変化するかを簡単に見てみましょう。おそらく、相関と分散がほぼ一定で、シフトがある平均値付近で滑らかに変動している場合にのみ、滑走の事実が語られるのであろう。したがって、この揺らぎのパラメータを使って、TC)を構成してみることができる。
これはすべて真実です。問題は、2つのシリーズの間のずれを具体的にどうとらえるかということだ。例えば、回帰線に垂直な部分の長さが、回帰線の長さであるという伝統的な考え方がある。でも、そのやり方はちょっと違うと思うんです。なぜなら、それはそれまでの値との関係ではなく、その中間点との関係で広がりを与えるからである。滑走の「非対称性」といった、私が感じたい物質が失われてしまうのです。
垂直を2成分のベクトルと考えていいのかどうかもわからない)もちろん長さに比例しているが、係数が違うのである。
ただ、要領を得なかったのでしょう。線形関係条件(モデルデカップリング)の違反の可能性を常に把握することなのかも?もし、常に関係が保たれ、変化しないことが確実であるならば、不連続性の尺度は、(理想的には)垂直方向の長さと回帰係数で表現されるべきだろう。
eiの誤差がAlexei Nikolaevの分布でホワイトノイズだったらどうなるんだろう。
したがって、回帰残差の構造を検討する必要がある。実際、計量経済学の 半分はこれである)
極めて客観的な理由によるものです。固定されたポートフォリオはその場限りのものであり、新しいデータでは適切なスキルがなければすべてが壊れてしまいます。
MSとテレビでは、時々気をつけなければならないことがあります。何もないところにパターンを表示することもあります。
MSとテレビでは、時々気をつけなければならないことがあります。全くパターンがないところにパターンを表示することもある。
MSとテレビについて心配する必要はありません。偽相関効果は古くから研究されており、適切なテストと検証アルゴリズムがあります。