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[Alexey Subbotin]

LeoV:
人はいつも何かを書いている )))しかし、その理由は必ずしも明らかではありません...。どうやら書き方を知っているだけのようです......)))。

出版された論文 - あらゆる種類の博士号などの前提条件となる。だから、彼らはダニのために書いているのです))

[СанСаныч Фоменко]

alsu:
博士号などを取得するためには、論文を発表することが前提になります。だから、彼らはダニのために書いているのです))

仰々しさの疑いはさておき。

AAのボヤキではなく、複数のTFの具体的な使い方を提示している記事を初めて見ました。

[Alexey Subbotin]

読みました)

失礼ながら、批判に耐える記事ではない。まず、得られたヌル仮説からの乖離の統計的な有意性を確認する、という言葉が見当たらない。第二に、偏差値そのものが非常に小さいので、「研究」の成果を語るのは躊躇われる...。要するに、ブンデスバンクのお仲間が自己弁護をしようと思って、取り巻き2人の力を借りて記事を書いたようです))))

[СанСаныч Фоменко]

alsu:

読みました)

失礼ながら、批判に耐える記事ではない。まず、得られたヌル仮説からの乖離の統計的な有意性を確認する、という言葉が見当たらない。第二に、偏差値そのものが非常に小さいので、「研究」の成果を語るのは躊躇われる...。要するに、ブンデスバンクのお仲間が自己弁護をしようと思って、取り巻き2人の力を借りて記事を書いたようです))))

ストーブによります。エルダーなら、進歩です。このフォーラムでは、ストーブがまさにそれです

[Alexey Subbotin]

faa1947:
ストーブパイプの位置によるエルダーなら、プログレス。このフォーラムでは、炉はこのようなものです

どちらかというと、高頻度の前期データが低頻度データで構築した回帰 モデルの精度にどのような影響を与えるか、この方向で見ていきたいと考えています。エルダーへの応用や低頻度データの存在下では意味があり、そのようなモデルは少なくとも一桁以上精度が高くなる疑いがある。そして、さらに利益を上げることができるかもしれません)))

(ガウシアンメッシュを 用いると、同じノット 数の内挿法に比べて 、近似次数をnから2*n-1に上げることができることは、ご存知の 方も多いと思います）。

[СанСаныч Фоменко]

alsu:

どちらかというと、高頻度の前期データが低頻度データで構築した回帰モデルの精度にどのような影響を与えるか、この方向で見ていきたいと考えています。エルダーへの応用や低頻度データの存在下では意味があり、そのようなモデルは少なくとも一桁以上精度が高くなる疑いがある。そして、さらに儲かるかもしれない))) 。

(非一様メッシュについては、数値積分の方法との遠いアナロジーを描くことができる。知っている人は、ガウスメッシュを選択すると 、同じノード数の補間法と 比較して、近似次数をnから2*n-1に上げることができることを知って いる).

2種類のスムージングからのノイズを使った演習をしていました。その差（ノイズの差！）は、極めて美しいものとなった

そして、ユニットルートの検定です。

[СанСаныч Фоменко]

いかがでしょうか。

[Alexey Subbotin]

faa1947:
いかがでしょうか。

2つの平滑化によるノイズの差＝平滑化された系列自体の差だと思いませんか？)))

[СанСаныч Фоменко]

alsu:
2つの平滑化によるノイズの差＝平滑化された系列自体の差とは思わないのですか？)))

そこに何かがある。しかし、同じものではありません。2つのスムージングの差は、理論的には微分可能な関数であるMACDをアップグレードしたものです。しかし、2つのノイズの差は、結局のところ、本質的にノイズである

[Alexey Subbotin]

faa1947:

何かあるんです。しかし、同じものではありません。2つのスムージングの差は、理論的には微分可能な関数であるMACDをアップグレードしたものです。しかし、2つのノイズの差は、理論的には、結局のところ、ノイズである

どのように計算するのですか、計算式を教えてください。そうすれば、一挙に明らかになるはずです。