할 것이다. 동일한 기대값과 분산을 가진 두 개의 무작위 데이터 샘플을 가져옵니다. 결과를 결합합니다. 따라서 표본 크기를 늘리고 결합된 표본의 분산과 평균을 계산하여 동일하게 얻습니다.
예를 들어 샘플의 데이터 양이 동일한 경우 두 경우 모두, 즉 기대값과 분산 모두에 대해 분자와 분모는 두 배가 됩니다. 분자와 분모의 두 개는 서로를 상쇄하고 동일한 결과를 얻습니다. 두 샘플의 크기가 동일하지 않으면 모두 동일합니다. 첫 번째 샘플의 분자 및 분모와 관련하여 분자와 분모 모두 동일한 수만큼 증가합니다. 첫 번째 샘플의 부피는 몇 번이나 증가했습니까? 병합 후.
초등 왓슨! 고정적이지 않기 때문입니다. 정상성은 분산과 평균이 일정하고 측정 대상 표본에 의존하지 않는 경우입니다. 저것들. 다른 독립 샘플에서는 거의 동일한 상수를 얻어야 합니다. 그렇지 않으면 정상성 가설이 반박됩니다.
정상성 가설은 표본 크기를 증가시켜 다른 방식으로 테스트할 수 있습니다. 정상성의 경우 분산과 평균도 일정하게 유지되어야 합니다.
놀라운 난청.
몇 년 동안 - catir는 고정되어 있지 않으며 예측하는 것이 불가능합니다.
전체 주제를 마치겠습니다. 인용문은 고정적이지 않지만 모델의 나머지 부분 이 고정되어 있으면 예측할 수 있습니다. 관심 있는 나머지는 고정 나머지에 (분석) 모델을 추가할 수 있기 때문에 나머지입니다. 이 금액은 견적과 동일하며 핍이 손실되지 않습니다. 백 번은 위에 썼습니다. 작가지만 독자가 아닌, 똑같은 숙달 축치란 없다.
전체 주제를 마치겠습니다. 인용문은 고정적이지 않지만 모델의 나머지 부분 이 고정되어 있으면 예측할 수 있습니다. 관심 있는 나머지는 고정 나머지에 (분석) 모델을 추가할 수 있기 때문에 나머지입니다. 이 금액은 견적과 동일하며 핍이 손실되지 않습니다. 백 번은 위에 썼습니다. 글을 쓰는 사람이지만 독자가 아닌, 똑같은 숙달 축치라는 사람은 없습니다.
그건 그렇고, 정규 분포에 대한 잔차 분석과 관련하여: 116개의 관측값만이 결과를 신뢰할 수 있는 매우 소수입니다. 저것들. 물론 테스트를 적용하면 어느 정도 확률로 분포를 정규 분포로 분류하지만 이 예측 의 신뢰 구간 은 얼마입니까? 저것들. 25%는 다시 매우 근사치이며 m.b. 예를 들어 95% 신뢰도로 범위 0...50 또는 22...28입니다. 관찰 수와 분산에 따라 다릅니다. 116개의 관찰을 통해 CI가 엄청날 것 같습니다.
그것이 지옥이 되어야 하는 것입니다 ... 그러나 실제로는 그렇지 않을 것입니다 ...
할 것이다. 동일한 기대값과 분산을 가진 두 개의 무작위 데이터 샘플을 가져옵니다. 결과를 결합합니다. 따라서 표본 크기를 늘리고 결합된 표본의 분산과 평균을 계산하여 동일하게 얻습니다.
예를 들어 샘플의 데이터 양이 동일한 경우 두 경우 모두, 즉 기대값과 분산 모두에 대해 분자와 분모는 두 배가 됩니다. 분자와 분모의 두 개는 서로를 상쇄하고 동일한 결과를 얻습니다. 두 샘플의 크기가 동일하지 않으면 모두 동일합니다. 첫 번째 샘플의 분자 및 분모와 관련하여 분자와 분모 모두 동일한 수만큼 증가합니다. 첫 번째 샘플의 부피는 몇 번이나 증가했습니까? 병합 후.
할 것이다. 동일한 기대값과 분산을 가진 두 개의 무작위 데이터 샘플을 가져옵니다. 결과를 결합합니다. 따라서 표본 크기를 늘리고 결합된 표본의 분산과 평균을 계산하여 동일하게 얻습니다.
표본 내에서 예측할 때 나는 환상적인 이익 요소를 가지고 있습니다. 특히 관찰의 이익 요소에주의를 기울이기를 요청합니다. 하지만 out of sample..... 왜 이렇게 장밋빛 결과가 한 발짝도 더 나가지 못하는 걸까요? 이해할 수 없습니다.
드디어 종파의 신봉자, 종교 집중의 주 비결이 밝혀졌다!
초등 왓슨! 고정적이지 않기 때문입니다. 정상성은 분산과 평균이 일정하고 측정 대상 표본에 의존하지 않는 경우입니다. 저것들. 다른 독립 샘플에서는 거의 동일한 상수를 얻어야 합니다. 그렇지 않으면 정상성 가설이 반박됩니다.
정상성 가설은 표본 크기를 증가시켜 다른 방식으로 테스트할 수 있습니다. 정상성의 경우 분산과 평균도 일정하게 유지되어야 합니다.
놀라운 난청.
몇 년 동안 - catir는 고정되어 있지 않으며 예측하는 것이 불가능합니다.
전체 주제를 마치겠습니다. 인용문은 고정적이지 않지만 모델의 나머지 부분 이 고정되어 있으면 예측할 수 있습니다. 관심 있는 나머지는 고정 나머지에 (분석) 모델을 추가할 수 있기 때문에 나머지입니다. 이 금액은 견적과 동일하며 핍이 손실되지 않습니다. 백 번은 위에 썼습니다. 작가지만 독자가 아닌, 똑같은 숙달 축치란 없다.
왜냐하면 총 40개의 관찰이 있기 때문입니다. 비록 고전 통계를 좋아하지는 않지만)), 테스트 결과 평가의 뿌리는 거기에 있습니다.
예, 40으로는 충분하지 않습니다. 위에서 확인하고 작성했습니다. 70 이후에는 샘플의 추가 증가가 결과에 영향을 미치지 않습니다. 다음은 샘플의 길이에 대한 결과입니다. 그는 관심을 가질 가치가 있습니다. 모델 계수는 다음과 같이 추정됩니다.
EURUSD = C(1)*HP1(-1) + C(2)*HP1(-2) + C(3)*HP1_D(-1) + C(4)*EQ1_HP2(-1) + C(5) *EQ1_HP2(-2) + C(6)*EQ1_HP2(-3) + C(7)*EQ1_HP2_D(-1) + C(8)*EQ1_HP2_D(-2) + C(9)*EQ1_HP2_D(-3) + C(10)*EQ1_HP2_D(-4)
총 10개가 있으며 모든 계수는 확률변수입니다. 질문: 샘플 길이는 대략 일정하게 됩니다. 나는 한 무화과를 줄 것이다. 모든 확률:
여기 샘플 = 80개 관찰. 표본의 절반 후에 모든 것이 안정되고 특히 계수 추정의 오류가 있음을 알 수 있습니다. 첫 번째 계수의 경우 더 큰 계수를 제공합니다.
이것은 계수 자체의 추정치입니다. 그 값 이 일정하지 않다는 것을 알 수 있습니다.
이제 이 계수를 추정할 때 오류가 발생합니다.
이것으로부터 나는 표본이 60개 이상의 관측값이 있어야 한다는 결론을 내립니다.
작은 오류가 있는 안정적인 계수가 필요합니다. 이것은 샘플 길이의 척도입니다!
물론 그렇게 될 것입니다 ... 그러나 우리는 현실에 대해 이야기하고 있습니다 ... 그러나 실제로는 새로운 (이 모델에 적합하지 않을 수도 있음) 데이터가 지속적으로 모델에 입력됩니다 ...
놀라운 청각 장애.
몇 년 동안 - catir는 고정되어 있지 않으며 예측하는 것이 불가능합니다.
전체 주제를 마치겠습니다. 인용문은 고정적이지 않지만 모델의 나머지 부분 이 고정되어 있으면 예측할 수 있습니다. 관심 있는 나머지는 고정 나머지에 (분석) 모델을 추가할 수 있기 때문에 나머지입니다. 이 금액은 견적과 동일하며 핍이 손실되지 않습니다. 백 번은 위에 썼습니다. 글을 쓰는 사람이지만 독자가 아닌, 똑같은 숙달 축치라는 사람은 없습니다.
그건 그렇고, 정규 분포에 대한 잔차 분석과 관련하여: 116개의 관측값만이 결과를 신뢰할 수 있는 매우 소수입니다. 저것들. 물론 테스트를 적용하면 어느 정도 확률로 분포를 정규 분포로 분류하지만 이 예측 의 신뢰 구간 은 얼마입니까? 저것들. 25%는 다시 매우 근사치이며 m.b. 예를 들어 95% 신뢰도로 범위 0...50 또는 22...28입니다. 관찰 수와 분산에 따라 다릅니다. 116개의 관찰을 통해 CI가 엄청날 것 같습니다.
일반적으로 이러한 모델의 작성자는 테스터에서 신속하게 실행하고 누출을 확인하고 새 모델로 전환합니다. 그리고 여기 스타터는 기적을 기다리는 실시간 예측을 보여줍니다. 일종의 마조히즘입니다.
성배 를 올려놓을 자리에 부리를 벌린 채 앉아 있던 포럼 회원들은 흩어질 수 있다.
내가 설명했지만 해결책이 없는 문제는 통계에 의한 것입니다. 모델의 예측 가능성을 예측하기 위해 히스토리에 대한 모델의 특성. TA "f로"의 방법은 나에게 흥미롭지 않습니다.
모든 알고리즘에서 모든 오류를 사용할 수 있습니다 ... 및 r-kv를 포함하여 국회에서 ...
..... 나는 몇 년 동안 기다려 왔습니다. kotir는 고정적이지 않고 예측할 수 없습니다.
전체 주제를 마치겠습니다 - kotir는 고정적이지 않지만 예측할 수 있습니다 .....