즉, 이 매우 선형적인 종속성의 매개변수(잔차의 계수 및 분산)가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 살펴보겠습니다. 아마도 상관과 분산이 거의 일정하고 이동이 일부 평균 값 주위에서 부드럽게 변동하는 경우에만 이동 사실에 대해 말할 수 있습니다. 따라서 이 진동의 매개변수는 TS를 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
다 그렇네요. 문제는 두 행 사이의 분리를 위해 정확히 무엇을 취해야 하는지입니다. 예를 들어, 회귀선에 수직인 길이라는 전통적인 견해가 있습니다. 그러나 이것은 옳은 방법이 아닌 것 같습니다. 이전 값이 아니라 특정 중간 지점에 대한 분리를 제공하기 때문입니다. 미끄러짐의 "비대칭"과 같은 물질이 없어져 느껴보고 싶습니다.
secret : 다 그렇네요. 문제는 두 행 사이의 분리를 위해 정확히 무엇을 취해야 하는지입니다. 예를 들어, 회귀선에 수직인 길이라는 전통적인 견해가 있습니다. 그러나 이것은 옳은 방법이 아닌 것 같습니다. 그것은 이전 값에 대한 것이 아니라 특정 중간 지점에 대한 분리를 제공하기 때문입니다. 미끄러짐의 "비대칭"과 같은 물질이 없어져 느껴보고 싶습니다.
나는 모릅니다. 수직을 두 구성 요소의 벡터로 생각할 수 있습니다.) 물론 길이에 비례하지만 계수는 다릅니다.
그러나 아마도 나는 문제의 본질을 이해하지 못했을 것입니다. 선형 연결(모델의 무질서)의 존재에 대한 조건의 가능한 위반을 지속적으로 모니터링하는 것에 대해 이야기하고 있습니까? 관계가 유지되고 변경되지 않는다는 확신이 항상 있는 경우 이론상 분리 측정은 수직선의 길이와 회귀 계수로 표현되어야 합니다.
즉, 이 매우 선형적인 종속성의 매개변수(잔차의 계수 및 분산)가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 살펴보겠습니다. 아마도 상관과 분산이 거의 일정하고 이동이 일부 평균 값 주위에서 부드럽게 변동하는 경우에만 이동 사실에 대해 말할 수 있습니다. 따라서 이 진동의 매개변수는 TS를 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
다 그렇네요. 문제는 두 행 사이의 분리를 위해 정확히 무엇을 취해야 하는지입니다. 예를 들어, 회귀선에 수직인 길이라는 전통적인 견해가 있습니다. 그러나 이것은 옳은 방법이 아닌 것 같습니다. 그것은 이전 값에 대한 것이 아니라 특정 중간 지점에 대한 분리를 제공하기 때문입니다. 미끄러짐의 "비대칭"과 같은 물질이 없어져 느껴보고 싶습니다.
나는 모릅니다. 수직을 두 구성 요소의 벡터로 생각할 수 있습니다.) 물론 길이에 비례하지만 계수는 다릅니다.
그러나 아마도 나는 문제의 본질을 이해하지 못했을 것입니다. 선형 연결(모델의 무질서)의 존재에 대한 조건의 가능한 위반을 지속적으로 모니터링하는 것에 대해 이야기하고 있습니까? 관계가 유지되고 변경되지 않는다는 확신이 항상 있는 경우 이론상 분리 측정은 수직선의 길이와 회귀 계수로 표현되어야 합니다.
Alexei Nikolaev의 분포에서 오류 ei가 백색 잡음이면 어떤 일이 일어날지 흥미롭습니다.
따라서 회귀잔차의 구조를 연구할 필요가 있다. 사실 계량경제학 의 절반은 이것에 할애됨)
상당히 객관적인 이유 때문입니다. 고정된 포트폴리오는 그 순간에만 얻어지며, 적절한 기술 없이는 모든 것이 새로운 데이터로 분해됩니다.
MS와 TV는 가끔 조심해야 합니다. 그녀는 때때로 원칙적으로 없는 패턴을 보여줄 수 있습니다.
MS와 TV는 가끔 조심해야 합니다. 그녀는 때때로 원칙적으로 없는 패턴을 보여줄 수 있습니다.
MS와 TV에 대해 걱정하지 마십시오. 잘못된 상관 관계의 영향이 오랫동안 연구되어 왔으며 적절한 테스트 및 검증 알고리즘이 있습니다.