인용 부호의 종속성 통계(정보 이론, 상관 관계 및 기타 기능 선택 방법) - 페이지 14

 

faa1947: На всех ученых советах, на которых я присутствовал в свое время подобное ваше выступление было бы последним навсегда.

글쎄요, 저는 여기 학술위원회에서 말하는 것이 아닙니다. 그러나 반복하지만 나는 주장을 찾아 여기에 제시할 것입니다. 반면에 비교하기는 쉽지 않습니다. 이것은 완전히 다른 방법입니다. 따라서 출판물에서 비슷한 것을 찾아야합니다.

실질적으로 가치가 있습니다. 그리고 분포를 알 수 없는 비정상 랜덤 프로세스를 처리하는 것이 가능합니다.

통합? 또는 성공적인 Dickey-Fuller 테스트로 조정할 수 있는 원래 프로세스의 여러 차이점이 있습니까?

 
HideYourRichess : 제 생각에는 그것이 틀리더라도 공식의 본질과 적용 조건은 다른 기호로 쓰여졌다는 점에서 바뀔 수 없다고 생각합니다.

독립성이 요구되는 Shannon 의 엔트로피 정의가 있습니다.

그리고 Shannon의 정의가 순전히 공식적으로 적용되는 상호 정보의 정의가 있습니다. 그러나 종속성이 존재한다고 가정합니다.

상호 정보 정의의 철학적 깊이와 모순을 탐구하고 싶다면 - 탐구하십시오. 나는 이것에 대해 걱정하지 않고 독립성에 대해 고민하지 않고 확률이 있는 "미국식" 공식을 사용하는 것을 선호합니다.

보다 완전한 시스템은 다음과 같습니다. 시장 알파벳 <-> 인용 알파벳 -> 작업 알파벳. Topikstarter는 마지막 쌍만 고려하고 견적은 작업입니다.

나는 당신의 작업 알파벳이 무엇인지 모릅니다. 지연 거리로 분리된 몇 개의 막대 시스템이 있습니다. 과거에는 하나의 막대가 소스이고 두 번째 막대가 수신기입니다. 둘 다 알파벳이 동일합니다(물론 바 리턴에 대해 이야기하는 경우).
 
Mathemat :

통합? 또는 성공적인 Dickey-Fuller 테스트로 조정할 수 있는 원래 프로세스의 여러 차이점이 있습니까?

일반적으로 DF는 이와 관련이 없습니다. 목표는 예측입니다. 우리는 그러한 회귀 방정식을 찾고 있으며, 나머지는 거의 일정한 mo와 분산을 가지며 동시에 최소 예측 오차를 갖습니다.
 
faa1947 : 우리는 회귀 방정식을 찾고 있습니다. 나머지는 거의 일정한 mo와 분산을 가지며 동시에 최소 예측 오차를 가질 것입니다.

전체 문제는 평소와 같이 "거의"라는 용어에 있습니다.

예측 오차는 과거의 예측 오차입니다. 그게 다 계량경제학 ...

추신 :주의를 기울이지 마십시오. 다음과 같은 생각이 있습니다(기록 장치를 끄십시오. 언론을 위한 것이 아닙니다): 일부 계량 경제학 "과학"의 계산이 완벽하고 자동화되면 쓸모가 없게 됩니다.

 
Mathemat :

전체 문제는 평소와 같이 "거의"라는 용어에 있습니다.

예측 오차는 과거의 예측 오차입니다. 그게 다 계량경제학...

추신 :주의를 기울이지 마십시오. 다음과 같은 생각이 있습니다(기록 장치를 끄십시오. 언론을 위한 것이 아닙니다): 일부 계량 경제학 "과학"의 계산이 완벽하고 자동화되면 쓸모가 없게 됩니다.


사무실은 이미 그것을 정제에 기록했습니다.
 
Mathemat :

예측 오류는 과거를 예측하는 오류입니다.


픽션조차도 과거에 의존합니다.

과거로부터 우리가 무엇을 가져갔는지 관찰합니다. 고정되지 않은 VR을 분석하면 완전한 절망과 테스트의 모든 종류의 트릭이 저장되지 않습니다. 시리즈에서 백색 잡음의 형태로 나머지와 함께 구성 요소를 분리하고 분석적으로 배열하는 것이 가능하다면 또 다른 이야기입니다. 또 다른 사실이 중요합니다. 수백만 명의 교육받은 사람들이 수십 년 동안 이 길을 걸어왔고, 축치의 노래를 TECHNICAL ANALYSIS라고 하는 빨갱이들을 위해 남겨두었습니다.

 

그게 다야, 빨갱이들을 위해. 새끼들은 항상 정해진 절차를 따르고 배를 옆으로 흔들지 않습니다.

그리고 고정성 - 그것은 단지 그런 것이 아닙니다. 여기에서 고정 정보 계열을 연구하면(시세 또는 반환의 원래 계열이 고정되지 않더라도) 미래에 작동하는 좋은 결과를 기대할 수 있습니다.

 
Mathemat :

그게 다야, 빨갱이들을 위해. 새끼들은 항상 정해진 절차를 따르고 배를 옆으로 흔들지 않습니다.

그리고 고정성 - 그것은 단지 그런 것이 아닙니다. 여기에서 고정 정보 계열을 연구하면(시세 또는 반환의 원래 계열이 고정되지 않더라도) 미래에 작동하는 좋은 결과를 기대할 수 있습니다.

물론, 정상성이란 m과 분산의 불변성을 의미하는 경우입니다. 그러나 또 다른 매복이 있습니다. 회귀 계수도 "거의" 일정해야 합니다.
 
faa1947 : 하지만 또 다른 문제가 있습니다. 회귀 계수도 "거의" 일정해야 합니다.
그리고 무엇 - 계량 경제학 이 그러한 보증을 제공합니까?
 
Mathemat :
그리고 무엇 - 계량 경제학이 그러한 보증을 제공합니까?

EView가 있는 사람들은 그런 질문을 하지 않죠 히히