ランダムな名言を忘れる - ページ 64

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C-4:
既知の依存データでテストを行う必要がある。ラグがないTA指標は、例えばRSIなど、非常に優れています。私たちの端末に組み込まれているインジケータに依存するのは価格ではなく、インジケータが価格に依存することが知られています。グランジャー検定は、まさにこの関係を示さなければならない：非常に高い確率で、rsiは価格に依存 する。

グレンジャーをチェックする意味がわからない。上のグラフを見ていただければわかると思います。サンプル全体では相関は見られませんが、30回の観測では何かありますね。

指標になる記事を打ちました。Granger以外の手法もある。

 
faa1947:

グレンジャーをチェックする意味がわからない。上のグラフを見ていただければわかると思います。サンプル全体では相関は見られませんが、30回の観測では何かありますね。

指標になる記事を打ちました。Granger以外の手法もある。


これはグレンジャーそのものについてです。 その効果を確認する必要があります。研究しているシリーズについて何も知らないのに、グレンジャーを登場させ、何らかの結果を出す。その方法、つまり結果は信頼できるのか？事前に分かっている依存関係を正しく判断できるようにすれば、可能です。

p/s//そして一般的に、研究において、経験則の方法は明らかにうまくいきません。データの性質と、そのデータを分析するための手法の仕組みをよく理解する必要があります。

 
C-4:

グレンジャーそのものについて、その効果を確認する必要があるのです。研究している行について何も知らないのに、グレンジャーを投入し、結果を出す。その方法、つまり結果は信頼できるのか？事前に分かっている依存関係を正しく判断できるようにすれば、可能です。

劇団四季のフラッグで、ノベルズはチェックしない。単純に目から鱗が落ちるような面白いことがたくさんあるのですが、なかなか手が回らないんです。

視野が広がるような資料をありがとうございました。

 
C-4:


実は、研究において、突くという方法は通用しないんです。データの性質や、データを分析するための手法の仕組みを理解する必要があるのです。

この「研究者」は、あくまでも「突く」方法を好んでいるのですじゃあ、どうなんだ......。ノベル何も考えなくていいんだ...。突く突く突く

そして、この突っつきが無駄であることは、「研究者」を悩ませない。

;)))

 
C-4:
依存性があることが分かっているデータでテストすることが必要です。RSIのようなラグがないTA指標は非常に有効です。私たちは、価格が端末に組み込まれたインジケータに依存するのではなく、インジケータが価格に依存することを確実に知っています。グレンジャー検定は、まさにこの関係を示さなければなりません：非常に高い確率で、rsiは価格に依存 するのです。
あるいは，ある系列を1ステップずらして，それがどのように依存するかをチェックする :) と，そこでの依存性は鉄壁だ!
 
faa1947:

統計学では、どんな抽象的な真理も疑わしいということを付け加えておきたい。統計学は、他のどの分野よりも、細部に悪魔が潜んでいるのです。

Granger について言えば、「線形性」という言葉を明確にする必要がある。これは、推定するパラメータにおける線形性と、変数における線形性の2種類があり、非線形性は代替によって除去されるため、通常考慮されない。

よくわかりませんが、これらの変数については、モデルそのものを使わないと因果関係は考えられないように思います。もし、我々のモデルがパラメータにおいて線形であり、そのパラメータがMOCによって推定されるなら、Granger検定は信頼できる。もし、モデルがパラメータにおいて非線形であるなら、Granger検定はおそらく（私は確信していない）信頼できない。

物理学者や数学者に対する最近の言説を念頭に置くと、やはり物理モデルが第一義的なのですね。これがないと、どの変数を代入すれば結果が出るのか、半年もかけて考えてしまうことになる。問題は、「グレンジャー因果関係」（また情報か！）が定義される情報は、それ自体、回路理論における調和信号に似たもので、線形システムでそれを得れば計算はかなり可能だが、情報の流れに非線形システムが現れるや否や、それは肉挽き器になり始め、システムの特性を知らなければ有用成分を取り出すことはほとんど不可能になることである。
 
avtomat:

この「研究者」は、あくまでも「突く」方法を好んでいるのですじゃあ、どうなんだ......。ノベル何も考えなくていいんだ...。突く突く突く

そして、この突っかかりが無駄であることも、「研究者」は気にしないのである。

;)))

残念ながら、私も同じ印象を受けます。Faa1947はいくつかのテストを行った。漠然とした結果が出た。これらのデータがどのようなものであるかは、まだ不明である。この「ノーベル賞テスト」の考え方も、私見ではfaa1947がどのようにアレンジし、何を求めているのかよくわからない。結局、新しい発見は何もなかった。何百もあるToolsbox EViewsの中から、なぜこれらのツールが選ばれたのか、私にはまだよくわかりません。研究の目的は明確にされていませんが、どのツールを使うべきかは、その目的によって決まります。

その結果、不確かな結果で手探りする科学的手法になってしまったのです。

 
C-4:

残念ながら、私も同じ印象を受けます。faa1947はいくつかのテストを行いました。漠然とした結果が出た。これらのデータがどのようなものであるかは、まだ不明である。この「ノーベル賞テスト」の考え方も、私見ではfaa1947がどのようにアレンジし、何を求めているのか、よくわからない。結局、新しい発見は何もなかった。何百もあるToolsbox EViewsの中から、なぜこれらのツールが選ばれたのか、私にはまだよくわかりません。研究の目的は明確にされていませんが、どのツールを使うべきかは、その目的によって決まります。

結局、科学的な手法でありながら、結果が伴わないということだった。

でも、真剣な顔で。
 
C-4:

その結果、科学的な突き詰め方をしているのに、結果が伴わない。

Reshetov 2012.08.04 17:27

でも、真剣な表情で。

この2つの投稿の影響で、私はまずある逸話を思いついた。これです。

.

.

中国の成功例を聞いて、経済活動をしている2人の市民が最後の1円を持って、中国に飛んだのです。飛んでくるんですよ。彼らは耳を傾け、そのうちの一人が言う。

- "わからない "んです。

そしてもう一人はこう発言する。

- 旅行前に、10億5千万匹いると聞いていた。

2人とも、一緒に。

- 10億5千万人のバカ！しかも全員真面目な顔で！？

 
faa1947:

この2つの投稿の影響で、私はまず、ある逸話を思いついた。これです。

.....

- うわー、10億5千万人のバカ！ しかも全員真面目な顔して！？

ファ、もっとジョークを書けよ。 本気です。 なかなかやるじゃないですか。 ついでに言うと、やりがいもありますよ。 知覚のコンテクストをシフトさせる実際のトレーニング。

// そして、ついに「真面目な顔」もゴミ箱に捨てることができるのです。 生活には役立たないが、かなりダメージが大きい。無駄なことだ。もっと笑顔で、自分に合った

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