인용 부호의 종속성 통계(정보 이론, 상관 관계 및 기타 기능 선택 방법) - 페이지 18

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Avals :

CB는 다양한 방식으로 배포될 수 있으며 종속적이거나 독립적일 수 있습니다. 2개의 RV가 독립적이면 독립 확률 변수의 조건부 분포는 무조건 분포와 같습니다. RV가 하나인 경우 - 분포는 이전 RV 값에 의존하지 않습니다.

알렉세이의 행렬 중 하나를 구축해 달라고 부탁하는 것뿐입니다. 분포에 대한 가설을 제시할 때까지는 할 수 없었습니다.

Alexei가 말했습니다 - 신경 쓰지 마세요.

여기에서 내가 막혔습니다.

;)

 
avatara :

당신은 반환이 있습니다 (그리고 Aleksey는 그것이 거의 Laplacian 분포라고 주장합니다).

이제 이전 값과의 독립성에 대한 가설을 테스트합니다. 그것은 나를 걱정한다.

반품 분포 모델이 균일하면 맞습니다. 그렇지 않으면 아니요. 나는 그것에 대해 이야기한다.

그리고 변동성이 주식 거래량에 민감하다는 사실은 사실입니다. 그러나 이유는 다릅니다.

그리고 배급을 시도하면 명백한 컷이 흐려질 것입니다.

더 멀리 (시그마 이상) - 더 큰 독립성 ...

;)

그러니 순서대로 차근차근 부탁드립니다. 하나의 가설이 있는데, 그것은 독립 가설이 아니라 의존 가설입니다. 왜 Y 를 가정합니까?

모델의 획일성(어느 것?)이 의미하는 바는 무엇이며 접근 방식의 모델 독립성에 대한 설명이 완고하게 무시되는 이유는 무엇입니까?

논의된 변동성 행동에 대한 이유는 시장의 세션 특성이며 이를 비밀로 할 필요가 없습니다.

정규화 시도는 우리에게 매우 강력하지만 분명히 쓸모없는 실제 효과를 제거하는 것을 목표로 합니다.

추신 오, 멋진 추측입니다 :), 두 번째 프로세스를 시간 이동으로 찍은 동일한 프로세스라고 합니까? 그리고 이것이 같은 과정인지 의심스럽습니까? 즉, 관찰자를 인접한 시간대 로 이동하면 관찰된 인용문의 특성이 근본적으로 변경됩니까?

 
Avals :

그것은 독립 가설의 카이-제곱 검정에 대해 충분합니다. CB 분포에 대한 가정이 이루어지지 않음

암묵적으로 수행됩니다. 유니폼이다.

모든 배포판의 pdf를 가져오십시오. 그렇게 쉽지는 않을 것입니다.

 
Candid :

그러니 순서대로 차근차근 부탁드립니다. 하나의 가설이 있는데, 그것은 독립 가설이 아니라 의존 가설입니다. 왜 Y 를 가정하는가?

모델의 획일성(어느 것?)이 의미하는 바는 무엇이며 접근 방식의 모델 독립성에 대한 설명이 완고하게 무시되는 이유는 무엇입니까?

논의된 변동성 행동에 대한 이유는 시장의 세션 특성이며 이를 비밀로 할 필요가 없습니다.

정규화 시도는 우리에게 매우 강력하지만 분명히 쓸모없는 실제 효과를 제거하는 것을 목표로 합니다.

추신 오, 멋진 추측입니다 :), 두 번째 프로세스를 시간 이동으로 찍은 동일한 프로세스라고 합니까? 그리고 이것이 같은 과정인지 의심스럽습니까? 즉, 관찰자를 인접한 시간대로 이동하면 관찰된 인용문의 특성이 근본적으로 변경됩니까?

일단 댓글은 자제하겠습니다.

토론을 읽으십시오.

시간이 있습니다.

:)

 
avatara :

암묵적으로 수행됩니다. 유니폼이다.

모든 배포판의 pdf를 가져오십시오. 그렇게 쉽지는 않을 것입니다.


출처를 알고 있는 한, CB 배포에 대한 가정은 어디에도 없습니다.

이 주제에 대해 자세히 알아보는 이유는 무엇입니까? 실제 배기가 보이지 않습니다. 글쎄, 기준이 우리에게 의존성이 있음을 보여 주더라도 다음에 무엇을해야합니까? 논문 작성과 함께 :)

 
Avals :


출처를 알고 있는 한, CB 배포에 대한 가정은 어디에도 없습니다.

이 주제에 대해 자세히 알아보는 이유는 무엇입니까? 실제 배기가 보이지 않습니다. 글쎄, 기준이 우리에게 의존성이 있음을 보여 주더라도 다음에 무엇을해야합니까? 논문 작성과 함께 :)

뻔한 얘기를 했을 뿐입니다.

그럴듯하지 않은 분포를 사용하여 확률(빈도)을 추정하면 독립성에 대한 결론이 과격합니다.

따라서 카이 제곱은 그럴듯한 추론을 거부하는 데 더 자주 사용됩니다.

우리가 관찰하고 있는 것.

:)

 

Aleksey가 Laplace - cicavo에 대한 카이제곱 이론을 고려했다면.

그래서 그는 자신이 계산한 수익의 분포에 대한 가정에 대답조차 할 수 없었습니다.

설명하다...

 
avatara :

일단 댓글은 자제하겠습니다.

토론을 읽으십시오.

시간이 있습니다.

:)

댓글을 달 필요가 없습니다. 제 질문에 답변해 주세요. 나는 당신에게 비밀을 말할 것입니다 - 그것들은 당신이 그들에게 대답하려고 할 때 당신이 무언가를 이해할 것이라는 사실을 위해 설계되었습니다).

토론을 읽었습니다. 그런데 17페이지 분량의 플라이 앤 패티 믹스에 대해 진지하게 논의하시겠습니까?

나는 당신이 두 가지 프로세스라고 부르는 것을 올바르게 추측 했습니까?

 
avatara :

Aleksey가 Laplace - cicavo에 대한 카이제곱 이론을 고려했다면.

그래서 그는 자신이 계산한 수익의 분포에 대한 가정에 대답조차 할 수 없었습니다.

설명하다...

이 스레드에 있는 단어의 절반을 전혀 이해하지 못하지만 배포판과 관련이 없다는 것을 깨달았습니다.

개별 판독값 간에 종속성이 있는 프로세스의 분포가 균일 하거나 정상일 필요는 없습니다. 그것은 분명하다.

예: 푸쉬킨의 시. "오크"와 "체인"이라는 단어가 텍스트에 언급되면 근처 어딘가에 "고양이"가 있습니다. 단어 사이의 이러한 의존성은 단락에서 "볼륨" 또는 기타 단어의 분포와 아무 관련이 없습니다.

 
Avals :


이 주제에 대해 자세히 알아보는 이유는 무엇입니까? 실제 배기가 보이지 않습니다. 글쎄, 기준이 우리에게 의존성이 있음을 보여 주더라도 다음에 무엇을해야합니까?

다음 - 검색. 간접적인 표시가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 일일 주기성은 변동성을 원인으로 지목했습니다.

그것은 누군가의 동기를 새로 고칠 수 있습니다 :)

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