理論から実践へ - ページ 1025 1...101810191020102110221023102410251026102710281029103010311032...1981 新しいコメント Дмитрий 2019.03.08 16:54 #10241 Maxim Dmitrievsky:サンプルを増やす場合、ランダムで50/50 は、私の頭の中で何も混乱していません。状況で儲けることは可能だが、地平線が広がるにつれて、利益は比例して低下し、ゼロになる傾向がある ノーベルによって証明された。1.不正をした - ノーベルで証明されていない。 2.まあ、ランダムな予測モデルを使用する場合、サンプリングが増加すると、勝利の確率は50%に近づく - あなたがコインでロットを開いた場合、短期的な利益はゼロに向かって傾向します。 そして、ランダムなものを使用しないのであれば ソロス投資ファンドのリターンを-15年分-開いてみて、何が地平線じゃないのか? 追伸:R^2とは決定係数です。従属 変数の分散のうち、当該依存モデルによって説明 される割合。Yoklmn... Maxim Dmitrievsky 2019.03.08 16:56 #10242 Дмитрий:1.不正をしている - ノーベル賞はそれを証明していない。 2.まあ、ランダムな予測モデルを使用する場合、サンプルが増加すると、勝利の確率は50%に近づく - コインでロットを開く場合は、短期的な利益はゼロの方向に傾向があります。 そして、ランダムなものを使用しないのであれば ソロス投資ファンドのリターンを-15年間-開いてみて、地平線でないものがあるだろうか。インサイダーやペテン師を数えるな。 また、一時的な非効率性に乗じて、時間的に止めることができる人たちを考慮してはいけません。r^2なら知ってるよ、ちょっとね。 じゆうしじょうてつがく Дмитрий 2019.03.08 17:00 #10243 Maxim Dmitrievsky:インサイダーや詐欺師が考慮されていないまた、一時的な非効率性に乗じて、時間的に停止することができる者を考慮に入れていない r^2が何であるかは、ここで耳に引きずられて知っています。さあ、どうぞ。 決定 係数は、同じプロセスについて、2つ以上のモデルの「予測」品質を比較します(よく、変数の数が同じであるとします)。 与えられた変数のセットとモデルが、従属変数(プロセス)の挙動をどの程度説明できるかを示すものである。 追伸:皆さん...私はダルタニアン...です。 Дмитрий 2019.03.08 17:01 #10244 Maxim Dmitrievsky: ERの理論がない。 には、誰にも証明されていないERの仮説があります。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.08 17:01 #10245 Дмитрий:さあ、どうぞ。 決定係数は、同じプロセス(同じ数の変数)に対する2つ以上のモデルの「予測」品質を比較する。 与えられた変数のセットとモデルが、従属変数(プロセス)の挙動をどの程度説明できるかを示すものである。 追伸:皆さん...私はダルタニアン...です。丸太と同じで馬鹿だなぁ... 統計上の変数で、未来については何も語れない Дмитрий 2019.03.08 17:03 #10246 Maxim Dmitrievsky:お前は丸太のように頭が悪いな...それは未来について何も語らない統計だまあ、私たちを許してください。でも、未来のことは神様だけが知っているのです そして、すべての統計やテレビ、すべての科学は統計的な値に基づいており、他の人類はそれ以外のものを見たことがないのです。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.08 17:04 #10247 Дмитрий:まあ、私たちを許してください。でも、未来のことは神様だけが知っているのです そして、すべての統計やテレビ、すべての科学は、統計的な数値に基づいており、人類はまだそれ以外のものを考え出していない。それで次は? なぜこれを例に挙げる必要があったのですか?歴史を任意の精度でフィットさせることが可能 Дмитрий 2019.03.08 17:06 #10248 Maxim Dmitrievsky:なぜそれを例に挙げたのですか?歴史を任意の精度でフィットさせることが可能プロセスのランダム性の尺度は、特定の予測モデルの関数である。ある工程はR^2=0.82のモデルで予測でき、別の工程はR^2=0.42のモデルで予測できる。では、どの程度のランダム性があるのでしょうか。 もちろん、統計モデルは、パラメータが将来も保持されることを100%保証するものではないが、大まかな推定には適用可能である Maxim Dmitrievsky 2019.03.08 17:07 #10249 Дмитрий:プロセスのランダム性の尺度は、特定の予測モデルの関数である。ある工程はR^2=0.82のモデルで予測でき、別の工程はR^2=0.42のモデルで予測できる。では、どの程度のランダム性があるのでしょうか。 確かに、どの統計モデルも将来にわたってパラメータの保存を100%保証するものではないが、おおよその推定には、以下のようなものが適用可能である。将来の事象を推定する際の誤差の指標としてのOLSの適用性について詳しく教えてください。 Дмитрий 2019.03.08 17:07 #10250 男は網と森に数年を浪費し、最後は統計的な推定 値には何の意味もないという考えを産み出す...。 そして、私たち2人のうち、間抜けなのは私だと判明したのです。 1...101810191020102110221023102410251026102710281029103010311032...1981 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
サンプルを増やす場合、ランダムで50/50
は、私の頭の中で何も混乱していません。状況で儲けることは可能だが、地平線が広がるにつれて、利益は比例して低下し、ゼロになる傾向がある
ノーベルによって証明された。
1.不正をした - ノーベルで証明されていない。
2.まあ、ランダムな予測モデルを使用する場合、サンプリングが増加すると、勝利の確率は50%に近づく - あなたがコインでロットを開いた場合、短期的な利益はゼロに向かって傾向します。
そして、ランダムなものを使用しないのであれば
ソロス投資ファンドのリターンを-15年分-開いてみて、何が地平線じゃないのか?
追伸:R^2とは決定係数です。従属 変数の分散のうち、当該依存モデルによって説明 される割合。Yoklmn...
1.不正をしている - ノーベル賞はそれを証明していない。
2.まあ、ランダムな予測モデルを使用する場合、サンプルが増加すると、勝利の確率は50%に近づく - コインでロットを開く場合は、短期的な利益はゼロの方向に傾向があります。
そして、ランダムなものを使用しないのであれば
ソロス投資ファンドのリターンを-15年間-開いてみて、地平線でないものがあるだろうか。
インサイダーやペテン師を数えるな。
また、一時的な非効率性に乗じて、時間的に止めることができる人たちを考慮してはいけません。
r^2なら知ってるよ、ちょっとね。
じゆうしじょうてつがく
インサイダーや詐欺師が考慮されていない
また、一時的な非効率性に乗じて、時間的に停止することができる者を考慮に入れていない
r^2が何であるかは、ここで耳に引きずられて知っています。さあ、どうぞ。
決定 係数は、同じプロセスについて、2つ以上のモデルの「予測」品質を比較します(よく、変数の数が同じであるとします)。
与えられた変数のセットとモデルが、従属変数(プロセス)の挙動をどの程度説明できるかを示すものである。
追伸:皆さん...私はダルタニアン...です。
ERの理論がない。
には、誰にも証明されていないERの仮説があります。
さあ、どうぞ。
決定係数は、同じプロセス(同じ数の変数)に対する2つ以上のモデルの「予測」品質を比較する。
与えられた変数のセットとモデルが、従属変数(プロセス)の挙動をどの程度説明できるかを示すものである。
追伸:皆さん...私はダルタニアン...です。
丸太と同じで馬鹿だなぁ... 統計上の変数で、未来については何も語れない
お前は丸太のように頭が悪いな...それは未来について何も語らない統計だ
まあ、私たちを許してください。でも、未来のことは神様だけが知っているのです
そして、すべての統計やテレビ、すべての科学は統計的な値に基づいており、他の人類はそれ以外のものを見たことがないのです。
まあ、私たちを許してください。でも、未来のことは神様だけが知っているのです
そして、すべての統計やテレビ、すべての科学は、統計的な数値に基づいており、人類はまだそれ以外のものを考え出していない。
それで次は? なぜこれを例に挙げる必要があったのですか?歴史を任意の精度でフィットさせることが可能
なぜそれを例に挙げたのですか?歴史を任意の精度でフィットさせることが可能
プロセスのランダム性の尺度は、特定の予測モデルの関数である。
ある工程はR^2=0.82のモデルで予測でき、別の工程はR^2=0.42のモデルで予測できる。
では、どの程度のランダム性があるのでしょうか。
もちろん、統計モデルは、パラメータが将来も保持されることを100%保証するものではないが、大まかな推定には適用可能である
プロセスのランダム性の尺度は、特定の予測モデルの関数である。
ある工程はR^2=0.82のモデルで予測でき、別の工程はR^2=0.42のモデルで予測できる。
では、どの程度のランダム性があるのでしょうか。
確かに、どの統計モデルも将来にわたってパラメータの保存を100%保証するものではないが、おおよその推定には、以下のようなものが適用可能である。
将来の事象を推定する際の誤差の指標としてのOLSの適用性について詳しく教えてください。
男は網と森に数年を浪費し、最後は統計的な推定 値には何の意味もないという考えを産み出す...。
そして、私たち2人のうち、間抜けなのは私だと判明したのです。