2. 노이즈 - 고려된 추세의 매개변수에 따라 달라지며 종종 노이즈 자체에 추세가 있습니다.
3. 주기성 - 사인 자체가 암시되지만 두 개의 연속 감마 함수도 거의 이상적인 전체 주기 사인을 제공하므로 아직 명확성이 없다는 점을 염두에 두어야 합니다.
4. 배출은 예측할 수 없지만 분명히 배출 경로는 대략적으로 설명할 수 있습니다.
트렌드는 일상적인 단어입니다. 맞습니다 - 스무딩.
소음: 예, 추세가 있을 뿐만 아니라 거의 항상 발생합니다. 원래 견적의 모델을 가져와서 모델을 빼야 합니다. 우리는 모델의 소음을 얻습니다. 자기 상관에 대해 이 잡음을 확인하고, 존재하는 경우 펄스가 손실될 때까지 다시 평활화 등을 수행합니다.
모델 속성 표를 반복합니다. 이익 계수에 따라 모델을 최적화하여 얻습니다.
가장 흥미롭고 내 관점에서 볼 때 모델의 필수 속성은 다음과 같습니다.
R-square - 원래 견적에 대한 모델의 대응. 1을 향해야 합니다. 값이 매우 낮습니다. 게다가 음수 값이 있습니다-모델이 견적과 전혀 일치하지 않습니다!! 그러나 그것은 유익합니다! 여기 테스터에 대한 진실이 있습니다.
LM ACF - 라그랑주 자기상관 - 자기상관이 없을 확률, 즉 경향 - 평활화할 필요가 없습니다.
ARCH - 두 가지 테스트. 이분산성이 없을 확률을 나타냅니다. 이 테스트는 LM과 함께 잔차가 정상임을 주장하는 근거를 제공합니다.
Max Prob c - 회귀 계수 중 최대 확률은 방정식의 계수가 0이 아닐 확률을 의미합니다.
마지막 두 열은 회귀 방정식의 시차 수입니다. 괄호 안의 첫 번째 숫자는 HP이고 두 번째 숫자는 나머지입니다. 우리는 다음을 볼 수 있습니다.) 막대만큼 이동하면 패턴이 변경됩니다. b) 첫 번째 평활화는 정상 잔차를 제공하지 않았고 두 번째 수준이 필요했습니다. c) 두 번째 평활화 수준 후 잔차는 정상이며 LM 및 ARCH로 확인할 수 있습니다.
수학 의 경우: 나머지는 고정적이지만 사용할 수 없습니다. R 제곱은 소름 끼치며 매우 자주 회귀 계수가 0과 같을 확률이 매우 높습니다(여기에 맞지 않음).
컬럼 S.E. 회귀 - 회귀의 표준 오차. 2011년 9월 7일의 경우 오류는 653핍입니다. 수익율별 최적화 결과입니다 . 저것들. 잘못된 모델이 견적에 맞춰져 이 모델이 실수로 비용을 절감했습니다! 테스터에서는 그러한 사고를 볼 수 없습니다. 이익 요인에 대한 테스트는 필요한 것이지만 "올바른"모델에만 해당됩니다.
당신은 모든 것을 어딘가에 보냅니다))) 그들이 선을 요구하면 - 그것을 버리십시오 ... 그림 - 너무 ... 당신은 다른 사람을 찌를 시간이나 욕구가 없습니다 ... + 완전히 사용 다른 소프트웨어 ...
그러나 가장 중요한 것은 당신에게 분명할 것입니다 ... 신청하고 역사를 살펴보십시오 ...
그것이 내가 말하는 것입니다 - 화면을보십시오 ...
가장 중요한 것은 가능한 반전을 예측하는 것입니다! - 방향이라고 하면...(흥미로운 부분이 강조 표시된 부분 + 빨간색 화살표)... 즉 - 하루에 대한 예측이 이루어지면 모델이 촛불의 색을 예측하는 것으로 대략 밝혀집니다... 미래에 종지부를 찍습니다. 그리고 그것에 따라 더 높거나 낮습니다(또는 이전 예측), 우리는 움직임의 방향을 추측할 수 있습니다 ... 반전이 없습니다 - 당신은 거래 개장일부터 전과 같은 방향. 일 ... 있습니다 - 반대 방향으로 ...
모델이 회전을 잡을 수 없는 경우 ! - 그러면 전혀 가치가 없고 = 시간 낭비입니다 ...
즉, 잘 알려진 원리가 작동합니다- 오늘은 어제와 같고 내일은 오늘과 같을 것입니다 ... 따라서 여전히 이익 요소에 대한 정상적인 모델이 없으며 이야기하는 것이 의미가 없습니다 ...
당신은 모든 것을 어딘가에 보냅니다))) 그들이 선을 요구하면 - 그것을 버리십시오 ... 그림 - 너무 ... 당신은 다른 사람을 찌를 시간이나 욕구가 없습니다 ... + 완전히 사용 다른 소프트웨어 ...
그러나 가장 중요한 것은 당신에게 분명할 것입니다 ... 신청하고 역사를 살펴보십시오 ...
그것이 내가 말하는 것입니다 - 화면을보십시오 ...
가장 중요한 것은 가능한 반전을 예측하는 것입니다! - 방향이라고 하면...(흥미로운 부분이 강조 표시된 부분 + 빨간색 화살표)... 즉 - 하루에 대한 예측이 이루어지면 모델이 촛불의 색을 예측하는 것으로 대략 밝혀집니다... 미래에 종지부를 찍습니다. 그리고 그것에 따라 더 높거나 낮습니다(또는 이전 예측), 우리는 움직임의 방향을 추측할 수 있습니다 ... 반전이 없습니다 - 당신은 거래 개장일부터 전과 같은 방향. 일 ... 있습니다 - 반대 방향으로 ...
모델이 회전을 잡을 수 없는 경우 ! - 그러면 전혀 가치가 없고 = 시간 낭비입니다 ...
즉, 잘 알려진 원리가 작동합니다. 오늘은 어제와 같고 내일은 오늘과 같을 것입니다 ... 따라서 이익 요소에 대한 정상적인 모델은 거의 없으며 이야기하는 것이 의미가 없습니다 ...
어떤 이유에서인지, 최근에는 엉뚱한 곳에서 정지를 찾아야 한다고 고집스럽게 생각하는 것 같습니다. 여러 인용문에 대한 회귀의 잔차에 직접적으로 포함되지 않고 다른 것에 있습니다.
그러나 어떤 경우에도 찾아야 합니다. 그렇지 않으면 통계 사용이 중단됩니다.
고정성을 추구한다는 생각을 완전히 버릴 필요가 있습니다. 또는 오히려 다음과 같이 강력하게 비정상 계열의 조건에서 고정 섹션은 일반 규칙에 대한 드문 예외입니다.
나는 오랫동안 - 그리고 이 포럼에서 뿐만 아니라 - 바로 이 정지 상태를 찾기 위한 길고 헛된 시도를 지켜왔습니다. 하지만 왜 그것이 필요한가요? 스포츠를 위해? 아니면 이익을 위해? 그러나 동시에 우리가 다루어야 하는 원본 시리즈는 고정적이지 않았기 때문에 그대로 유지되었습니다. 저것들. 이 고정성을 분리하면 실질적인 이점이 없습니다.
이 모델을 분해해 보겠습니다.
1. 추세 - 많은 추세가 있기 때문에 우리가 말하는 추세는 무엇입니까?
2. 노이즈 - 고려된 추세의 매개변수에 따라 달라지며 종종 노이즈 자체에 추세가 있습니다.
3. 주기성 - 사인 자체가 암시되지만 두 개의 연속 감마 함수도 거의 이상적인 전체 주기 사인을 제공하므로 아직 명확성이 없다는 점을 염두에 두어야 합니다.
4. 배출은 예측할 수 없지만 분명히 배출 경로는 대략적으로 설명할 수 있습니다.
트렌드는 일상적인 단어입니다. 맞습니다 - 스무딩.
소음: 예, 추세가 있을 뿐만 아니라 거의 항상 발생합니다. 원래 견적의 모델을 가져와서 모델을 빼야 합니다. 우리는 모델의 소음을 얻습니다. 자기 상관에 대해 이 잡음을 확인하고, 존재하는 경우 펄스가 손실될 때까지 다시 평활화 등을 수행합니다.
모델 속성 표를 반복합니다. 이익 계수에 따라 모델을 최적화하여 얻습니다.
가장 흥미롭고 내 관점에서 볼 때 모델의 필수 속성은 다음과 같습니다.
R-square - 원래 견적에 대한 모델의 대응. 1을 향해야 합니다. 값이 매우 낮습니다. 게다가 음수 값이 있습니다-모델이 견적과 전혀 일치하지 않습니다!! 그러나 그것은 유익합니다! 여기 테스터에 대한 진실이 있습니다.
LM ACF - 라그랑주 자기상관 - 자기상관이 없을 확률, 즉 경향 - 평활화할 필요가 없습니다.
ARCH - 두 가지 테스트. 이분산성이 없을 확률을 나타냅니다. 이 테스트는 LM과 함께 잔차가 정상임을 주장하는 근거를 제공합니다.
Max Prob c - 회귀 계수 중 최대 확률은 방정식의 계수가 0이 아닐 확률을 의미합니다.
마지막 두 열은 회귀 방정식의 시차 수입니다. 괄호 안의 첫 번째 숫자는 HP이고 두 번째 숫자는 나머지입니다. 우리는 다음을 볼 수 있습니다.) 막대만큼 이동하면 패턴이 변경됩니다. b) 첫 번째 평활화는 정상 잔차를 제공하지 않았고 두 번째 수준이 필요했습니다. c) 두 번째 평활화 수준 후 잔차는 정상이며 LM 및 ARCH로 확인할 수 있습니다.
수학 의 경우: 나머지는 고정적이지만 사용할 수 없습니다. R 제곱은 소름 끼치며 매우 자주 회귀 계수가 0과 같을 확률이 매우 높습니다(여기에 맞지 않음).
왜이 모든 ... "추세"조차 예측할 수 없다면)))
트렌드는 일상적인 단어입니다. 맞습니다 - 스무딩.
일반화할 필요가 없고 비판은 자신부터 시작해야 합니다.
그래픽으로 포인트 형태의 예측을 강요하지 않았습니까?
즉, 촛대 차트를 가져 가라...
1 - 우리가 예측한 것을 선으로 표시합니다(뒤에 생각해 볼 수 있음 - 참조용으로 - 예상되는 이상적인 예측)
반바지에 대한 2포인트 예측(컬러), 예를 들어 긴 블루스에 대해 빨간색(모두 잘 보이도록)
40 관찰에 대한 테이블에서 적용, 관심을 봅시다 ...
물론 시간과 의지가 있다면...
그래픽으로 포인트 형태의 예측을 강요하지 않았습니까?
즉, 촛대 차트를 가져 가라...
1 - 우리가 예측한 것을 선으로 표시합니다(뒤에 생각해 볼 수 있음 - 참조용으로 - 예상되는 이상적인 예측)
반바지에 대한 2포인트 예측(컬러), 예를 들어 긴 블루스에 대해 빨간색(모두, 잘 보이도록 하기 위해)
40 관찰에 대한 테이블에서 적용, 관심을 봅시다 ...
물론 시간과 의지가 있다면...
그런데. 이제야 눈치챘다.
컬럼 S.E. 회귀 - 회귀의 표준 오차. 2011년 9월 7일의 경우 오류는 653핍입니다. 수익율별 최적화 결과입니다 . 저것들. 잘못된 모델이 견적에 맞춰져 이 모델이 실수로 비용을 절감했습니다! 테스터에서는 그러한 사고를 볼 수 없습니다. 이익 요인에 대한 테스트는 필요한 것이지만 "올바른"모델에만 해당됩니다.
내 기사를 참조하십시오. 심지어 코드가 게시되어 있습니다.
당신은 모든 것을 어딘가에 보냅니다))) 그들이 선을 요구하면 - 그것을 버리십시오 ... 그림 - 너무 ... 당신은 다른 사람을 찌를 시간이나 욕구가 없습니다 ... + 완전히 사용 다른 소프트웨어 ...
그러나 가장 중요한 것은 당신에게 분명할 것입니다 ... 신청하고 역사를 살펴보십시오 ...
그것이 내가 말하는 것입니다 - 화면을보십시오 ...
가장 중요한 것은 가능한 반전을 예측하는 것입니다! - 방향이라고 하면...(흥미로운 부분이 강조 표시된 부분 + 빨간색 화살표)... 즉 - 하루에 대한 예측이 이루어지면 모델이 촛불의 색을 예측하는 것으로 대략 밝혀집니다... 미래에 종지부를 찍습니다. 그리고 그것에 따라 더 높거나 낮습니다(또는 이전 예측), 우리는 움직임의 방향을 추측할 수 있습니다 ... 반전이 없습니다 - 당신은 거래 개장일부터 전과 같은 방향. 일 ... 있습니다 - 반대 방향으로 ...
모델이 회전을 잡을 수 없는 경우 ! - 그러면 전혀 가치가 없고 = 시간 낭비입니다 ...
즉, 잘 알려진 원리가 작동합니다- 오늘은 어제와 같고 내일은 오늘과 같을 것입니다 ... 따라서 여전히 이익 요소에 대한 정상적인 모델이 없으며 이야기하는 것이 의미가 없습니다 ...
화면에 -
흰색 = 선생님 (보고 싶은 것)
노란색 = 1bar(ooc)에 대한 예측
당신은 모든 것을 어딘가에 보냅니다))) 그들이 선을 요구하면 - 그것을 버리십시오 ... 그림 - 너무 ... 당신은 다른 사람을 찌를 시간이나 욕구가 없습니다 ... + 완전히 사용 다른 소프트웨어 ...
그러나 가장 중요한 것은 당신에게 분명할 것입니다 ... 신청하고 역사를 살펴보십시오 ...
그것이 내가 말하는 것입니다 - 화면을보십시오 ...
가장 중요한 것은 가능한 반전을 예측하는 것입니다! - 방향이라고 하면...(흥미로운 부분이 강조 표시된 부분 + 빨간색 화살표)... 즉 - 하루에 대한 예측이 이루어지면 모델이 촛불의 색을 예측하는 것으로 대략 밝혀집니다... 미래에 종지부를 찍습니다. 그리고 그것에 따라 더 높거나 낮습니다(또는 이전 예측), 우리는 움직임의 방향을 추측할 수 있습니다 ... 반전이 없습니다 - 당신은 거래 개장일부터 전과 같은 방향. 일 ... 있습니다 - 반대 방향으로 ...
모델이 회전을 잡을 수 없는 경우 ! - 그러면 전혀 가치가 없고 = 시간 낭비입니다 ...
즉, 잘 알려진 원리가 작동합니다. 오늘은 어제와 같고 내일은 오늘과 같을 것입니다 ... 따라서 이익 요소에 대한 정상적인 모델은 거의 없으며 이야기하는 것이 의미가 없습니다 ...
화면에 -
흰색 = 선생님 (보고 싶은 것)
노란색 = 예보(oo)
나는 이미 내 부리에 링크를 넣었습니다. 당신은 너무 멋져요.
ugorali ... 그럼 당신은 뭔가를 씁니다 -
저것들. 잘못된 모델이 견적에 맞춰져 이 모델이 실수로 할머니를 잘라냈습니다!
그런 다음 무언가를 보기 위해 그 사람을 보냅니다.))) 그런 다음 처음에 칠면조를 추적 하는 1개의 기사에서 분석하고 그들이 작동하지 않는 이유를 궁금해합니다.)))...
어떤 이유에서인지, 최근에는 엉뚱한 곳에서 정지를 찾아야 한다고 고집스럽게 생각하는 것 같습니다. 여러 인용문에 대한 회귀의 잔차에 직접적으로 포함되지 않고 다른 것에 있습니다.
그러나 어떤 경우에도 찾아야 합니다. 그렇지 않으면 통계 사용이 중단됩니다.
고정성을 추구한다는 생각을 완전히 버릴 필요가 있습니다. 또는 오히려 다음과 같이 강력하게 비정상 계열의 조건에서 고정 섹션은 일반 규칙에 대한 드문 예외입니다.
나는 오랫동안 - 그리고 이 포럼에서 뿐만 아니라 - 바로 이 정지 상태를 찾기 위한 길고 헛된 시도를 지켜왔습니다. 하지만 왜 그것이 필요한가요? 스포츠를 위해? 아니면 이익을 위해? 그러나 동시에 우리가 다루어야 하는 원본 시리즈는 고정적이지 않았기 때문에 그대로 유지되었습니다. 저것들. 이 고정성을 분리하면 실질적인 이점이 없습니다.