왜 그런 가정을 합니까? 별말씀을요. 그것에 대해 생각할 필요조차 없습니다. 베이지안 회귀의 범위를 정의하는 것과 같습니다.
베이지안 회귀를 계산하는 데 필요한 기호를 결정할 필요가 있습니다. 정사각형을 둥글게 만드는 방법에 대한 첫 번째 질문입니다. 이것은 베이지안 회귀가 여기에 어떤 식으로든 적합하지 않다는 이해가 나타날 수 있는 곳입니다. 하지만 우리는 상관하지 않습니다... 우리는 뭔가를 해야 합니다. 한 행과 두 번째 행(우리의 경우 선)의 가격 값의 일치가 최대 확률에 해당한다고 가정해 보겠습니다. 그리고 하나의 기능에 의한 최대 경로는 1/n(n은 막대의 수)입니다. 이 접근 방식은 갈퀴로 물 위에 그림을 그리는 것과 같습니다. 따라서 인수가 0이면 1 / n을 제공하고 인수가 증가하면 0이 되는 경향이 있는 일종의 공식을 발명해야 합니다. 그런 다음 확률 대신 이전에 대체한 Bayes 공식을 작성합니다. 발명된 공식. 다음으로 결과 함수의 최대값을 찾아야 합니다. 아마도 0과 같은 미분을 취하십시오 ...
결과적으로 원래 목표는 직선과 가격 계열을 결합하는 것이었기 때문에 선형 회귀 와 거의 동일한 결과를 얻습니다.
약간의 하드웨어를 읽은 후 베이지안 회귀에서 선형 회귀 계수의 추정은 분포에 대한 사전 지식과 오류의 정규성에 대한 가정을 기반으로 한다는 것이 분명해집니다. 다른 모든 것은 최소 제곱 방법으로 계수를 추정하는 일반적인 선형 회귀와 동일합니다. 적용 여부, 시장에 적용 여부 - 귀하에게 달려 있습니다.
약간의 하드웨어를 읽은 후 베이지안 회귀에서 선형 회귀 계수의 추정은 분포에 대한 사전 지식과 오류의 정규성에 대한 가정을 기반으로 한다는 것이 분명해집니다. 다른 모든 것은 최소 제곱 방법으로 계수를 추정하는 일반적인 선형 회귀와 동일합니다. 적용 여부, 시장에 적용 여부 - 귀하에게 달려 있습니다.
어떤 기간에는 "forex 데이터"(이것이 가격이라고 가정함)가 정규 분포를 가질 수 있지만 추세에서는 분명히 그렇지 않습니다. 아마도 정규 분포(?)와 다른 분포가 혼합되어 있을 수 있습니다. 가격 시리즈에는 분포(또는 그 혼합물)의 연속적인 변화가 있다고 가정할 수 있으며, 이는 반드시 정상적이지는 않습니다. 가격 시리즈에 회귀를 적용하는 것은 무의미합니다. 가격 시리즈는 고정적이지 않습니다. 러시아어로 번역하면 한 표본에서 계산된 회귀 계수가 다른 표본의 회귀 계수와 일치하지 않음을 의미합니다.
Dmitry Fedoseev : 예, 이 18은 아무 것도 다루지 않습니다. 선형 회귀 및 fibolevel로 완벽하게 대체되었습니다. 정상적인 대화는 작동하지 않으며 건설적인 대화를 지원하지 않습니다. 당신은 당신이 18세 동안 무엇을 했고 그것이 하는 일을 이해한다는 것을 아직 보여주지도 않았습니다.
Общая численность населения России на 1 января 2016 года составляет 146 519 759 человек (с Крымом) по данным [1-Росстат] (согласно данным о предварительной оценке численности населения на 01.01.2016). ии на 1 января 2015 года составляла 146 267 288 человек. 1.41% или 32 421 чел. Далее Северо-Кавказский федеральный округ с ростом на 0.61% или 58...
나는 당신의 첫 번째 질문에 대답했습니다. 나는 표지판을 정말로 이해하지 못한다. 이론이 유효한 막대의 수를 찾으십시오. 그리고 이것부터 춤까지? 나는 즉시 거부합니다.
"원래 목표는 직선과 가격 계열을 결합하는 것이 었습니다. " - 베이지안 회귀가 직선이면 실제로 작동하지 않습니다.
직선으로 정렬되면 LSM(최소자승법)에 의한 잘 알려진 선형 회귀로 충분합니다. 또한 MNC 방식은 어떤 곡률과도 결합할 수 있습니다. 잘 알려진 코드에서는 숫자 1,2,3... 대신 곡률 값을 사용합니다.
어쩌면 이전에 알려지지 않은 모양의 곡률(다항식) - 다항식 회귀, 코드 기반에 이에 대한 코드가 있습니다.
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표지판. 이것은 베이지안 회귀의 기초입니다. 기호가 결정되고, 그 존재는 샘플을 특정 확률로 특정 클래스로 나타냅니다. 여러 부호와 확률이 있는 경우 최종 확률은 Bayes 공식을 사용하여 계산됩니다.
"거의 동일한 척도(어떤 항도 지배적이지 않고 합에 결정적인 기여를 하지 않음)를 갖는 충분히 많은 수의 약하게 종속된 확률 변수의 합은 정규에 가까운 분포를 갖습니다."(Wikipedia)
왜 그런 가정을 합니까? 별말씀을요. 그것에 대해 생각할 필요조차 없습니다. 베이지안 회귀의 범위를 정의하는 것과 같습니다.
베이지안 회귀를 계산하는 데 필요한 기호를 결정할 필요가 있습니다. 정사각형을 둥글게 만드는 방법에 대한 첫 번째 질문입니다. 이것은 베이지안 회귀가 여기에 어떤 식으로든 적합하지 않다는 이해가 나타날 수 있는 곳입니다. 하지만 우리는 상관하지 않습니다... 우리는 뭔가를 해야 합니다. 한 행과 두 번째 행(우리의 경우 선)의 가격 값의 일치가 최대 확률에 해당한다고 가정해 보겠습니다. 그리고 하나의 기능에 의한 최대 경로는 1/n(n은 막대의 수)입니다. 이 접근 방식은 갈퀴로 물 위에 그림을 그리는 것과 같습니다. 따라서 인수가 0이면 1 / n을 제공하고 인수가 증가하면 0이 되는 경향이 있는 일종의 공식을 발명해야 합니다. 그런 다음 확률 대신 이전에 대체한 Bayes 공식을 작성합니다. 발명된 공식. 다음으로 결과 함수의 최대값을 찾아야 합니다. 아마도 0과 같은 미분을 취하십시오 ...
결과적으로 원래 목표는 직선과 가격 계열을 결합하는 것이었기 때문에 선형 회귀 와 거의 동일한 결과를 얻습니다.
약간의 하드웨어를 읽은 후 베이지안 회귀에서 선형 회귀 계수의 추정은 분포에 대한 사전 지식과 오류의 정규성에 대한 가정을 기반으로 한다는 것이 분명해집니다. 다른 모든 것은 최소 제곱 방법으로 계수를 추정하는 일반적인 선형 회귀와 동일합니다. 적용 여부, 시장에 적용 여부 - 귀하에게 달려 있습니다.
약간의 하드웨어를 읽은 후 베이지안 회귀에서 선형 회귀 계수의 추정은 분포에 대한 사전 지식과 오류의 정규성에 대한 가정을 기반으로 한다는 것이 분명해집니다. 다른 모든 것은 최소 제곱 방법으로 계수를 추정하는 일반적인 선형 회귀와 동일합니다. 적용 여부, 시장에 적용 여부 - 귀하에게 달려 있습니다.
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"거의 동일한 척도(어떤 항도 지배적이지 않고 합계에 결정적인 기여를 하지 않음)를 갖는 충분히 많은 수의 약한 종속 확률 변수의 합은 정규 분포에 가깝습니다."(Wikipedia)
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이거 어디서 읽나요?
영어 위키 기사와 주제에 대한 몇 가지 강의. LSM은 가능성 최대화를 사용한 베이지안 추론으로 대체됩니다.
그리고 내 생각에 당신은 사건의 확률에 대한 사후 추정을 위한 베이지안 정리의 적용을 베이지안 회귀에서 수행되는 것과 혼동했습니다. 둘 다 확률에 대한 베이지안 접근 방식을 기반으로 하지만.
영어 위키 기사와 주제에 대한 몇 가지 강의. LSM은 가능성을 최대화하는 베이지안 추론으로 대체됩니다.
그리고 내 생각에 당신은 사건의 확률에 대한 사후 추정을 위한 베이지안 정리의 적용을 베이지안 회귀에서 수행되는 것과 혼동했습니다. 둘 다 확률에 대한 베이지안 접근 방식을 기반으로 하지만.
그리고 여기서 무엇을 어떻게 혼동할 수 있습니까?
어떤 신뢰성?
... 외환 데이터는 정규 분포를 따르므로 베이지안 회귀의 범위입니다 ...
어떤 기간에는 "forex 데이터"(이것이 가격이라고 가정함)가 정규 분포를 가질 수 있지만 추세에서는 분명히 그렇지 않습니다. 아마도 정규 분포(?)와 다른 분포가 혼합되어 있을 수 있습니다.
가격 시리즈에는 분포(또는 그 혼합물)의 연속적인 변화가 있다고 가정할 수 있으며, 이는 반드시 정상적이지는 않습니다.
가격 시리즈에 회귀를 적용하는 것은 무의미합니다. 가격 시리즈는 고정적이지 않습니다. 러시아어로 번역하면 한 표본에서 계산된 회귀 계수가 다른 표본의 회귀 계수와 일치하지 않음을 의미합니다.
예, 이 18은 아무 것도 다루지 않습니다. 선형 회귀 및 fibolevel로 완벽하게 대체되었습니다. 정상적인 대화는 작동하지 않으며 건설적인 대화를 지원하지 않습니다. 당신은 당신이 18세 동안 무엇을 했고 그것이 하는 일을 이해한다는 것을 아직 보여주지도 않았습니다.
http://www.statdata.ru/russia 에서 제공된 간단한 예에서 검정력(18)을 추정합니다. 어떤 종류의 회귀가 이것을 반복할 수 있습니까? 10가지 상위 회귀 방법을 모두 연결할 수 있습니다. http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
...어떤 종류의 회귀가 이것을 반복할 수 있습니까? 10가지 상위 회귀 방법을 모두 연결할 수 있습니다. http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
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