고마워. 흥미로운 아이디어입니다. 사이트 모델별 설명 정도에 따라 행의 섹션을 선택/분리합니다. 모델이 이 계열을 잘 설명하는지 또는 나쁘게 설명하는지 여부를 즉시 결정하는 방법뿐입니다. 상관관계를 바로 얻을 수 없습니다. 하지만 그 안에 무언가가 있습니다. 질문/과제는 예측이 아니라 시리즈의 동작을 변경하는 데 있습니다.
용어와 그 명확성은 삶을 더 쉽게 만듭니다.)))) 저는 처음에 무한 시간에 마이너스에서 플러스 무한대까지 범위의 SB를 가지고 있었고 그 다음에야 규칙을 가졌습니다. Wienerovsky는 즉시 규칙에 있었습니다.))) 따라서 분명히 더 가깝습니다.)))
기본적으로 일반 matstat는 통계적 가설의 테스트입니다 . 예를 들어 SB 또는 Ornstein-Uhlenbeck의 두 가지 모델 중 하나만 가능하다고 가정하면 잘 알려진 Dickey-Fuller 테스트로 해결되는 두 가지 가설을 구별하는 문제가 발생합니다.
엄밀히 말해서 이것은 사실이 아닙니다. 이것은 그러한 근이 없다는 가정(이것이 대립가설)에 반대하여 단위근(이것이 귀무가설)의 존재에 대한 테스트입니다. 모든 비정상성이 단위 루트의 존재와 동일하다는 것은 사실이 아닙니다. 매개변수(무질서)의 변경이 있는 Ornstein-Uhlenbeck 과정의 예는 분명히 비정상적이지만 단위가 있는 자기회귀 과정은 아닙니다. 뿌리.
우리 문제에 대한 적용 가능성은 섹션이 SB, Ornstein-Uhlenbeck 또는 이들 사이의 전환 섹션이라는 가정에서 비롯됩니다. 분명히 검정의 작은 p-값은 Ornstein-Uhlenbeck이 SB보다 더 적합하고 그 반대의 경우도 마찬가지임을 시사합니다. 또 다른 것은 두 가지 옵션만 가능하다는 가정이 실제로 적용할 수 없는 것으로 판명될 수 있으며 모델 목록을 확장해야 한다는 것입니다.
비밀 : 확률 모델에서 예측을 어떻게 얻을 수 있습니까? 그녀는 시작할 때마다 다른 궤적을 그립니다. 비슷하긴 하지만.
표준적인 방법으로 - 수학적 기대치와 주어진 값에 의한 편차 확률. 또 다른 점은 예를 들어 안전보장이사회의 경우 이 예측이 별로 의미가 없다는 것입니다. 그러나 고정 과정(또는 조각별 고정)에는 의미가 있습니다. 예를 들어, Ornstein-Uhlenbeck 프로세스(내가 실제로 썼음)의 경우 예측은 평균으로 돌아가는 것입니다.
Pac-Man появилась на аркадных автоматах 22 мая 1980 года. На разработку игры ушло целых 17 месяцев — ни один проект прежде не требовал столько времени. Ровно 40 лет спустя компания NVIDIA представила нейросеть GameGAN, которая смогла воссоздать всю игру Pac-Man всего за 4 дня. GameGAN — это игровая генеративно-состязательная сеть (Generative...
엄밀히 말해서 이것은 사실이 아닙니다. 이것은 그러한 근이 없다는 가정(이것이 대립가설)에 반대하여 단위근(이것이 귀무가설)의 존재에 대한 테스트입니다. 모든 비정상성이 단위 루트의 존재와 동일하다는 것은 사실이 아닙니다. 매개변수(무질서)의 변경이 있는 Ornstein-Uhlenbeck 과정의 예는 분명히 비정상적이지만 단위가 있는 자기회귀 과정은 아닙니다. 뿌리.
우리 문제에 대한 적용 가능성은 섹션이 SB, Ornstein-Uhlenbeck 또는 이들 사이의 전환 섹션이라는 가정에서 비롯됩니다. 분명히 검정의 작은 p-값은 Ornstein-Uhlenbeck이 SB보다 더 적합하고 그 반대의 경우도 마찬가지임을 시사합니다. 또 다른 것은 두 가지 옵션만 가능하다는 가정이 실제로 적용할 수 없는 것으로 판명될 수 있으며 모델 목록을 확장해야 한다는 것입니다.
복잡하고 사소하지 않은 문제이므로 눈으로 보거나 선택으로 푸는 것이 좋다)
단위 근은 정상성을 나타내는 단위 계수와 같거나 작은 다항식의 근을 찾는 조건입니다. 행이 특정 복도보다 넓지 않다는 것. 가장자리에서 다항식의 근은 1 또는 -1입니다. 뿌리가 더 크면 행이 넓어지고 행이 작으면 복도의 행이 넓어집니다. 시스템이 시리즈를 얼마나 잘 설명하는지에 이것을 어떻게 적용할 수 있습니까? 잘하려면 계열을 올바르게 설명하는 최소 수의 변수를 가진 시스템을 찾아야 합니다.
두 가지 상태가 있다는 가정은 확실히 사실이 아닙니다. 하나의 매개변수를 측정할 뿐만 아니라 어느 정도의 고정성은 EA가 병합되기 시작할 때를 아는 문제를 해결하지 못합니다. 대규모 문제가 있습니다. 각 척도에서 계열은 다르게 동작하며, 종종 대규모 계열의 영향이 더 작은 계열에는 무시할 수 있으며 때로는 중요합니다. 일반적으로 한 척도의 계열 특성을 다른 척도에 적용하는 방법에 대한 오해가 있습니다.
단위 근은 정상성을 나타내는 단위 계수와 같거나 작은 다항식의 근을 찾는 조건입니다. 행이 특정 복도보다 넓지 않다는 것. 가장자리에서 다항식의 근은 1 또는 -1입니다. 뿌리가 더 크면 행이 넓어지고 행이 작으면 복도의 행이 넓어집니다.
근(특성 다항식)의 개념은 자기회귀 프로세스에 대해서만 정의됩니다. 모든 고정 프로세스를 자기회귀로 간주해야 하는 이유가 있습니다. 비정상 자기회귀 과정도 있습니다. 하지만! 비정상적이고 자기회귀적이지 않은(그리고 어떤 식으로든 축소될 수 없는) 프로세스가 훨씬 더 많습니다. 그들에게 뿌리에 대한 추론은 완전히 무의미합니다.
발레리 야스트렘스키 :
시스템이 시리즈를 얼마나 잘 설명하는지에 이것을 어떻게 적용할 수 있습니까?
이것은 필요 조건(충분 조건은 아님)이며 주어진 2상태 가정에서만 작동합니다. 그것이 만족되지 않으면 우리가 SB와 다른 시리즈를 다루고 있다고 주장하는 것은 의미가 없습니다(두 번째 상태의 도입은 중복되는 것으로 판명되었습니다. 가격은 항상 SB와 유사함). 그것이 충족되면 잔차의 정규성과 독립성, 0에서 매개 변수 간의 차이의 중요성 등을 확인해야합니다.
발레리 야스트렘스키 :
잘하려면 계열을 올바르게 설명하는 최소 수의 변수를 가진 시스템을 찾아야 합니다.
예, 최소값에서 시작하여 점진적으로 증가하며, 풍부한 매개변수로 인해 과적합으로 인해 모든 것이 이상적으로 "설명"되는 경우가 있음을 인식합니다.
고마워. 흥미로운 아이디어입니다. 사이트 모델별 설명 정도에 따라 행의 섹션을 선택/분리합니다. 모델이 이 계열을 잘 설명하는지 또는 나쁘게 설명하는지 여부를 즉시 결정하는 방법뿐입니다. 상관관계를 바로 얻을 수 없습니다. 하지만 그 안에 무언가가 있습니다. 질문/과제는 예측이 아니라 시리즈의 동작을 변경하는 데 있습니다.
용어와 그 명확성은 삶을 더 쉽게 만듭니다.)))) 저는 처음에 무한 시간에 마이너스에서 플러스 무한대까지 범위의 SB를 가지고 있었고 그 다음에야 규칙을 가졌습니다. Wienerovsky는 즉시 규칙에 있었습니다.))) 따라서 분명히 더 가깝습니다.)))
기본적으로 일반 matstat는 통계적 가설의 테스트입니다 . 예를 들어 SB 또는 Ornstein-Uhlenbeck의 두 가지 모델 중 하나만 가능하다고 가정하면 잘 알려진 Dickey-Fuller 테스트로 해결되는 두 가지 가설을 구별하는 문제가 발생합니다.
사실, 일반적인 matstat는 통계적 가설의 테스트입니다. 예를 들어 SB 또는 Ornstein-Uhlenbeck의 두 가지 모델 중 하나만 가능하다고 가정하면 잘 알려진 Dickey-Fuller 테스트로 해결되는 두 가지 가설을 구별하는 문제가 발생합니다.
문제는 신뢰할 수 있는 테스트를 위한 최소한의 충분한 영역입니다))) 비록 즉시 이해하지 못했지만. 고정성에 대한 DF 테스트, 모델 설명의 정확성에 적용하는 방법은 무엇입니까?
정상성에 대한 DF 테스트 , 모델 설명의 정확성에 적용하는 방법은 무엇입니까?
엄밀히 말해서 이것은 사실이 아닙니다. 이것은 그러한 근이 없다는 가정(이것이 대립가설)에 반대하여 단위근(이것이 귀무가설)의 존재에 대한 테스트입니다. 모든 비정상성이 단위 루트의 존재와 동일하다는 것은 사실이 아닙니다. 매개변수(무질서)의 변경이 있는 Ornstein-Uhlenbeck 과정의 예는 분명히 비정상적이지만 단위가 있는 자기회귀 과정은 아닙니다. 뿌리.
우리 문제에 대한 적용 가능성은 섹션이 SB, Ornstein-Uhlenbeck 또는 이들 사이의 전환 섹션이라는 가정에서 비롯됩니다. 분명히 검정의 작은 p-값은 Ornstein-Uhlenbeck이 SB보다 더 적합하고 그 반대의 경우도 마찬가지임을 시사합니다. 또 다른 것은 두 가지 옵션만 가능하다는 가정이 실제로 적용할 수 없는 것으로 판명될 수 있으며 모델 목록을 확장해야 한다는 것입니다.
신뢰할 수 있는 테스트를 위한 최소 충분한 면적의 문제)))
복잡하고 사소하지 않은 문제이므로 눈으로 보거나 선택으로 푸는 것이 좋다)
알렉세이 니콜라예프 :
1) 모델을 사용하여 가격을 예측합니다.
확률 모델에서 예측을 어떻게 얻을 수 있습니까? 그녀는 시작할 때마다 다른 궤적을 그립니다. 비슷하긴 하지만.
표준적인 방법으로 - 수학적 기대치와 주어진 값에 의한 편차 확률. 또 다른 점은 예를 들어 안전보장이사회의 경우 이 예측이 별로 의미가 없다는 것입니다. 그러나 고정 과정(또는 조각별 고정)에는 의미가 있습니다. 예를 들어, Ornstein-Uhlenbeck 프로세스(내가 실제로 썼음)의 경우 예측은 평균으로 돌아가는 것입니다.
엄밀히 말해서 이것은 사실이 아닙니다. 이것은 그러한 근이 없다는 가정(이것이 대립가설)에 반대하여 단위근(이것이 귀무가설)의 존재에 대한 테스트입니다. 모든 비정상성이 단위 루트의 존재와 동일하다는 것은 사실이 아닙니다. 매개변수(무질서)의 변경이 있는 Ornstein-Uhlenbeck 과정의 예는 분명히 비정상적이지만 단위가 있는 자기회귀 과정은 아닙니다. 뿌리.
우리 문제에 대한 적용 가능성은 섹션이 SB, Ornstein-Uhlenbeck 또는 이들 사이의 전환 섹션이라는 가정에서 비롯됩니다. 분명히 검정의 작은 p-값은 Ornstein-Uhlenbeck이 SB보다 더 적합하고 그 반대의 경우도 마찬가지임을 시사합니다. 또 다른 것은 두 가지 옵션만 가능하다는 가정이 실제로 적용할 수 없는 것으로 판명될 수 있으며 모델 목록을 확장해야 한다는 것입니다.
복잡하고 사소하지 않은 문제이므로 눈으로 보거나 선택으로 푸는 것이 좋다)
단위 근은 정상성을 나타내는 단위 계수와 같거나 작은 다항식의 근을 찾는 조건입니다. 행이 특정 복도보다 넓지 않다는 것. 가장자리에서 다항식의 근은 1 또는 -1입니다. 뿌리가 더 크면 행이 넓어지고 행이 작으면 복도의 행이 넓어집니다. 시스템이 시리즈를 얼마나 잘 설명하는지에 이것을 어떻게 적용할 수 있습니까? 잘하려면 계열을 올바르게 설명하는 최소 수의 변수를 가진 시스템을 찾아야 합니다.
두 가지 상태가 있다는 가정은 확실히 사실이 아닙니다. 하나의 매개변수를 측정할 뿐만 아니라 어느 정도의 고정성은 EA가 병합되기 시작할 때를 아는 문제를 해결하지 못합니다. 대규모 문제가 있습니다. 각 척도에서 계열은 다르게 동작하며, 종종 대규모 계열의 영향이 더 작은 계열에는 무시할 수 있으며 때로는 중요합니다. 일반적으로 한 척도의 계열 특성을 다른 척도에 적용하는 방법에 대한 오해가 있습니다.
눈 또는 선택에 의한 매개 변수의 정확성은 때때로 결과에 중요한 영향을 미칩니다)))
https://3dnews.ru/1011653
새로움이 뭔지 모르겠어서 새로운 NS는 old NS의 작업의 재료를 받았고 그녀는 old NS의 작업 결과의 규칙과 알고리즘을 재현했습니다. 아니면 뭔가 놓친
새로움이 뭔지 모르겠어서 새로운 NS는 old NS의 작업의 재료를 받았고 그녀는 old NS의 작업 결과의 규칙과 알고리즘을 재현했습니다. 아니면 뭔가 놓친
내가 이해하는 한 결과는 새 입력 데이터를 제출하지 않고 게임을 실행하는 새 프로그램의 작성된 코드입니다.
단위 근은 정상성을 나타내는 단위 계수와 같거나 작은 다항식의 근을 찾는 조건입니다. 행이 특정 복도보다 넓지 않다는 것. 가장자리에서 다항식의 근은 1 또는 -1입니다. 뿌리가 더 크면 행이 넓어지고 행이 작으면 복도의 행이 넓어집니다.
근(특성 다항식)의 개념은 자기회귀 프로세스에 대해서만 정의됩니다. 모든 고정 프로세스를 자기회귀로 간주해야 하는 이유가 있습니다. 비정상 자기회귀 과정도 있습니다. 하지만! 비정상적이고 자기회귀적이지 않은(그리고 어떤 식으로든 축소될 수 없는) 프로세스가 훨씬 더 많습니다. 그들에게 뿌리에 대한 추론은 완전히 무의미합니다.
시스템이 시리즈를 얼마나 잘 설명하는지에 이것을 어떻게 적용할 수 있습니까?
이것은 필요 조건(충분 조건은 아님)이며 주어진 2상태 가정에서만 작동합니다. 그것이 만족되지 않으면 우리가 SB와 다른 시리즈를 다루고 있다고 주장하는 것은 의미가 없습니다(두 번째 상태의 도입은 중복되는 것으로 판명되었습니다. 가격은 항상 SB와 유사함). 그것이 충족되면 잔차의 정규성과 독립성, 0에서 매개 변수 간의 차이의 중요성 등을 확인해야합니다.
잘하려면 계열을 올바르게 설명하는 최소 수의 변수를 가진 시스템을 찾아야 합니다.
예, 최소값에서 시작하여 점진적으로 증가하며, 풍부한 매개변수로 인해 과적합으로 인해 모든 것이 이상적으로 "설명"되는 경우가 있음을 인식합니다.