이러한 시리즈가 필요한 경우 Excel 또는 다른 프로그램에서 SB 시리즈를 생성하고 첫 번째 차이점을 취할 수 있습니다. 이것은 백색 잡음입니다.
대략적인 추정치가 적합한 경우 - 가격 계열의 첫 번째 차이도 준 백색 잡음입니다.
문제의 사실은 공식에서 실제로 생성된 랜덤 시리즈가 항상 노이즈가 아닐 수 있다는 것 입니다. 그리고 초기 데이터에서 몇 가지 계산의 결과로 밝혀진 시리즈. 즉, 노이즈에 약간의 내부 정보가 있어 일반 모델의 계산 정확도에 기여합니다. 그래서 나는 이러한 소음의 해석에 혼란을 겪었습니다)) 그리고 저는 이 소음을 이해하는 사람을 확인하고 싶었습니다. 계산된 노이즈를 무작위화하거나 사용 합니다 .
Alexey, 그런 질문이 생겼습니다. 계량 경제학 공식에 들어갔고 많은 공식에 백색 잡음이라는 변수가 있습니다. 정의에 따르면 백색 잡음은 일정한 분산이 있는 정규성을 갖는 이상적인 특성을 가지고 있습니다. 이러한 백색소음은 현실에서 찾아보기 힘든 것이 자명하다. 여기에서 질문은 다음과 같습니다. 실제로 화이트 노이즈로 사용되는 것은 무엇입니까? 이 백색 잡음은 어떻게든 입력 데이터에 관련되어야 합니까? 예를 들어, 잔차를 잡음으로 취하면 정규성과 분산의 조건이 위반됩니다. 아니면 단순히 무작위로 생성될 수 있는 특정 특성을 가진 외부 잡음이어야 합니까? 아니면 렘넌트에서 화이트 노이즈의 특성을 얻기 위한 포인트인가요? 즉, 정규성이 있고 분산이 일정하며 자기 상관 이 없습니다.
계량경제학 교과서(Magnus, Verbeek 등)만 보면 됩니다. 일반적으로 모든 올바른 것들이 거기에 있습니다.
결론은 모델이 항상 불완전한 요소 집합을 고려하고 나머지 요소가 버려지는 이유에 대한 정당화가 필요하다는 것입니다. 일반적으로 다른 모든 요소는 단순히 백색 잡음에 합산된다고 가정하므로 신중하게 연구하지 않을 수 있습니다. 그러나 이것이 바로 가정, 즉 확인해야 할 가설이며 일반적으로 모델의 잔재를 조사하여 수행됩니다. 모델의 잔해가 백색 잡음처럼 보이지 않으면 이것은 불량 모델이며 다른 모델로 변경해야 합니다.
백색 잡음은 가우시안일 필요는 없지만 모델 매개변수를 찾기 위해 최소 제곱을 사용하는 것을 가능하게 하는 것은 정확히 가우시안성입니다. 예를 들어 노이즈가 라플라스에 따라 분포한다면 제곱이 아닌 모듈의 합을 최소화해야 합니다. 이것은 최대우도의 원리를 사용하여 계산하면 알아내기 어렵지 않습니다.
계량경제학 교과서(Magnus, Verbeek 등)만 보면 됩니다. 필요한 모든 것은 일반적으로 거기에 말합니다.
결론은 모델이 항상 불완전한 요소 집합을 고려하고 나머지 요소가 버려지는 이유에 대한 정당화가 필요하다는 것입니다. 일반적으로 다른 모든 요소는 단순히 백색 잡음에 합산된다고 가정하므로 신중하게 연구하지 않을 수 있습니다. 그러나 이것이 바로 가정, 즉 확인해야 할 가설이며 일반적으로 모델의 잔재를 조사하여 수행됩니다. 모델의 잔해가 백색 잡음처럼 보이지 않으면 이것은 불량 모델이며 다른 모델로 변경해야 합니다.
백색 잡음은 가우시안일 필요는 없지만 모델 매개변수를 찾기 위해 최소 제곱을 사용하는 것을 가능하게 하는 것은 가우시안성입니다. 예를 들어, 잡음이 라플라스에 따라 분포된다면 제곱보다는 모듈의 합을 최소화해야 할 것입니다. 이것은 최대우도의 원리를 사용하여 계산하면 알아내기 어렵지 않습니다.
따라서 게시물의 마지막 줄이 정확합니다.
정확히. 매그너스가 나와 함께 어딘가에 누워있었다. 나는 그것을 읽어야 한다. 고맙습니다. 설명도 감사합니다. 이해합니다.
질문이 잘 이해되지 않습니다. 왜 백색 잡음을 사용합니까?
이러한 시리즈가 필요한 경우 Excel 또는 다른 프로그램에서 SB 시리즈를 생성하고 첫 번째 차이점을 취할 수 있습니다. 이것은 백색 잡음입니다.
대략적인 추정치가 적합한 경우 - 가격 계열의 첫 번째 차이도 준 백색 잡음입니다.
문제의 사실은 공식에서 실제로 생성된 랜덤 시리즈가 항상 노이즈가 아닐 수 있다는 것 입니다.
그리고 초기 데이터에서 몇 가지 계산의 결과로 밝혀진 시리즈.
즉, 노이즈에 약간의 내부 정보가 있어 일반 모델의 계산 정확도에 기여합니다.
그래서 나는 이러한 소음의 해석에 혼란을 겪었습니다)) 그리고 저는 이 소음을 이해하는 사람을 확인하고 싶었습니다.
계산된 노이즈를 무작위화하거나 사용 합니다 .
Alexey, 그런 질문이 생겼습니다.
계량 경제학 공식에 들어갔고 많은 공식에 백색 잡음이라는 변수가 있습니다.
정의에 따르면 백색 잡음은 일정한 분산이 있는 정규성을 갖는 이상적인 특성을 가지고 있습니다.
이러한 백색소음은 현실에서 찾아보기 힘든 것이 자명하다. 여기에서 질문은 다음과 같습니다.
실제로 화이트 노이즈로 사용되는 것은 무엇입니까?
이 백색 잡음은 어떻게든 입력 데이터에 관련되어야 합니까? 예를 들어, 잔차를 잡음으로 취하면 정규성과 분산의 조건이 위반됩니다.
아니면 단순히 무작위로 생성될 수 있는 특정 특성을 가진 외부 잡음이어야 합니까?
아니면 렘넌트에서 화이트 노이즈의 특성을 얻기 위한 포인트인가요? 즉, 정규성이 있고 분산이 일정하며 자기 상관 이 없습니다.
계량경제학 교과서(Magnus, Verbeek 등)만 보면 됩니다. 일반적으로 모든 올바른 것들이 거기에 있습니다.
결론은 모델이 항상 불완전한 요소 집합을 고려하고 나머지 요소가 버려지는 이유에 대한 정당화가 필요하다는 것입니다. 일반적으로 다른 모든 요소는 단순히 백색 잡음에 합산된다고 가정하므로 신중하게 연구하지 않을 수 있습니다. 그러나 이것이 바로 가정, 즉 확인해야 할 가설이며 일반적으로 모델의 잔재를 조사하여 수행됩니다. 모델의 잔해가 백색 잡음처럼 보이지 않으면 이것은 불량 모델이며 다른 모델로 변경해야 합니다.
백색 잡음은 가우시안일 필요는 없지만 모델 매개변수를 찾기 위해 최소 제곱을 사용하는 것을 가능하게 하는 것은 정확히 가우시안성입니다. 예를 들어 노이즈가 라플라스에 따라 분포한다면 제곱이 아닌 모듈의 합을 최소화해야 합니다. 이것은 최대우도의 원리를 사용하여 계산하면 알아내기 어렵지 않습니다.
따라서 게시물의 마지막 줄이 정확합니다.
계량경제학 교과서(Magnus, Verbeek 등)만 보면 됩니다. 필요한 모든 것은 일반적으로 거기에 말합니다.
결론은 모델이 항상 불완전한 요소 집합을 고려하고 나머지 요소가 버려지는 이유에 대한 정당화가 필요하다는 것입니다. 일반적으로 다른 모든 요소는 단순히 백색 잡음에 합산된다고 가정하므로 신중하게 연구하지 않을 수 있습니다. 그러나 이것이 바로 가정, 즉 확인해야 할 가설이며 일반적으로 모델의 잔재를 조사하여 수행됩니다. 모델의 잔해가 백색 잡음처럼 보이지 않으면 이것은 불량 모델이며 다른 모델로 변경해야 합니다.
백색 잡음은 가우시안일 필요는 없지만 모델 매개변수를 찾기 위해 최소 제곱을 사용하는 것을 가능하게 하는 것은 가우시안성입니다. 예를 들어, 잡음이 라플라스에 따라 분포된다면 제곱보다는 모듈의 합을 최소화해야 할 것입니다. 이것은 최대우도의 원리를 사용하여 계산하면 알아내기 어렵지 않습니다.
따라서 게시물의 마지막 줄이 정확합니다.
정확히. 매그너스가 나와 함께 어딘가에 누워있었다. 나는 그것을 읽어야 한다. 고맙습니다.
설명도 감사합니다. 이해합니다.
예를 들어, 잡음이 라플라스에 따라 분포된다면 제곱보다는 모듈의 합을 최소화해야 할 것입니다. 이것은 최대우도의 원리를 사용하여 계산하면 알아내기 어렵지 않습니다.
모든 숫자 시리즈는 결정적, 무작위 및 확률의 세 가지 유형으로 나뉩니다.
"확률적"과 "임의" 는 같은 것이 아닙니까?
"확률적"과 "임의" 는 같은 것이 아닙니까?
아니다
"확률적"과 "임의" 는 같은 것이 아닙니까?
계량 경제학에서는 모든 것이 거꾸로 뒤집혀 있습니다. 사람들이 무작위라고 부르는 것을 그곳에서는 확률론적이라고 하고 무작위는 확률론적과 결정론적 혼합이라고 합니다.
"확률적"과 "임의" 는 같은 것이 아닙니까?
대략적으로 말하면 작업은 예측 또는 분류입니다.
결정적 프로세스는 100% 예측 가능합니다.
스토캐스틱은 전혀 예측할 수 없습니다. 글쎄, 우리는 전 세계를 예측하지 않고 기관총과 알레한드로 만 동전을 얻었습니다 ....
연구의 대상은 다양한 방법과 모델을 사용하여 예측되지 않은 결정적 구성 요소와 잔차를 분리하려고 시도하는 무작위 프로세스입니다.
대략적으로 말하면 작업은 예측 또는 분류입니다.
결정적 프로세스는 100% 예측 가능합니다.
스토캐스틱은 전혀 예측할 수 없습니다. 글쎄, 우리는 전 세계를 예측하지 않고 기관총과 알레한드로 만 동전을 얻었습니다 ....
연구의 대상은 다양한 방법과 모델을 사용하여 예측되지 않은 결정적 구성 요소와 잔차를 분리하려고 시도하는 무작위 프로세스입니다.
예...
결정론적 과정은 예측할 필요가 없습니다. 그것은 미리 결정됩니다. 미리 알고 있습니다.
임의 프로세스는 거기에 결정적 구성 요소가 없기 때문에 임의적입니다.
예...
결정론적 과정은 예측할 필요가 없습니다. 그것은 미리 결정됩니다. 미리 알고 있습니다.
임의 프로세스는 거기에 결정적 구성 요소가 없기 때문에 임의적입니다.
))) 그리고 랜덤 프로세스에 결정적 요소가 없다면 어떻게 예측합니까?
그럼에도 불구하고 예측되는 비결정적 급수의 예를 들어 주십시오.