시장 현상 - 페이지 63

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faa1947 :

경사는 뚱뚱한 꼬리에 대한 직접적인 링크입니다. 그리고 테스트에 따르면 베벨의 최대값은 나머지 스무딩의 정상값 중 가장 가능성이 높은 값에 해당합니다!!!!

제가 보기에는 현상인 것 같습니다. 또는 내가 이해하지 못하는 것

어-허, 당신은 theorver의 기본을 이해하지 못합니다.

두꺼운 꼬리와의 직접적인 연결은 경사가 아니라 첨도입니다.

 
anonymous :

어-허, 당신은 theorver의 기본을 이해하지 못합니다.

두꺼운 꼬리와의 직접적인 연결은 경사가 아니라 첨도입니다.

상위 5개에서 이 문제가 논의되었습니다. 첨도는 꼬리와 직접적인 관련이 없습니다. 관심이 있으시면 내 게시물을 확인하십시오.
 
-Aleksey- : 첨도는 꼬리와 직접적인 관련이 없습니다. 관심이 있으시면 내 게시물을 확인하십시오.
이 게시물(또는 적어도 하나의 주제)을 표시하세요. 검색하는 데 시간을 낭비하고 싶지 않습니다. 또한 여기의 주제는 상당히 가치가 있습니다.
 
-Aleksey- :
상위 5개에서 이 문제가 논의되었습니다. 첨도는 꼬리와 직접적인 관련이 없습니다. 관심이 있으시면 내 게시물을 확인하십시오.

매우 흥미로운.

익명의


특히 이론에 정당성이 있는 경우.

 
예, 거기에는 직접적인 연결이 없으며 이미 표시됩니다. 분포의 네 번째 순간의 숙취 함수는 꼬리의 지방 함량과 직접 관련되어야 합니다.
 

어딘가에 게시했지만주의를 기울이지 않았습니다. 경사와 두꺼운 꼬리에 관하여.

예상 달러 인덱스의 시간별 역수입니다.

우리는 필터로 평활화하고 나머지 = 필터와 견적의 차이를 얻습니다.

나머지에 대해 HP의 람다를 변경하고 스큐 값과 이 나머지가 정상일 확률을 얻습니다(뚱뚱한 꼬리가 없음 ???)




왜도의 가장 큰 값이 잔차의 가장 높은 정상 확률에 해당한다는 것을 알 수 있습니다.


매우 흥미로운 의견입니다.

 
faa1947 : [...] 이 나머지는 고정입니다 (뚱뚱한 꼬리가 없습니까???)

이러한 개념은 동일하지 않습니다.

나머지는 정상 값일 수 있으며 동시에 분포의 꼬리 부분은 굵게 표시될 수 있습니다. 예를 들어 독립적인 "카운트"가 있는 라플라시안 분포 수량을 생성하고 이를 나머지로 간주하는 것으로 충분합니다.

 
Mathemat :

이러한 개념은 동일하지 않습니다.

나머지는 정상 값일 수 있으며 동시에 분포의 꼬리 부분은 굵게 표시될 수 있습니다. 예를 들어 독립적인 "카운트"가 있는 라플라시안 분포 수량을 생성하고 이를 나머지로 간주하는 것으로 충분합니다.

나는 수학 연습을 잘 이해하지 못한다.

정상성은 분산 = 상수입니다. 도달할 수 없으며 이는 100%와 같지 않은 정상 확률의 형태로 테스트에서 나타납니다.

뚱뚱한 꼬리는 분산의 변동성으로, 정규 분포에서 일어날 것 같지 않은 사건의 확률을 증가시킵니다.

그러나 다음은 s.c.o.의 일정입니다.

완전한 평범함. 필터의 평활화 기능이 커짐 - 오류가 커짐

 
faa1947 : 고정성은 분산 = 상수입니다.

잘못된. 이 불변성 m.o. ACF의 크기와 종속성은 인수의 차이에만 의존합니다. 그리고 이것은 넓은 의미에서 정체의 정의입니다.

뚱뚱한 꼬리는 분산의 변동성으로, 정규 분포에서 일어날 것 같지 않은 사건의 확률을 증가시킵니다.

이것은 일반적으로 사육된 안전한 케이블입니다.
 
Mathemat :

잘못된. 이 불변성 m.o. ACF의 크기와 의존성은 인수의 차이에만 의존합니다.


사설 ACF의 종속성 부족?
1...565758596061626364656667686970...75
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