우리는 원시 회귀 모델을 가지고 있습니다. 샘플 내부에는 10보다 훨씬 더 많은 이익 계수가 있는 것으로 나타났습니다 . 샘플 외부에서는 1보다 약간 더 크며 의심스럽습니다. 이 모델은 "올바른" 구성입니다. "정확함"의 여러 징후가 있습니다.
질문: 이 "올바른" 모델에 안정성이나 예측 가능성이 없는 이유는 무엇입니까?
(1) 당신은 아무것도 보여주지 않았다, 그게 요점
(2) 모델식별을 수행했다는 사실(귀하가 아니라 부러움)은 아무 의미가 없습니다. 3항 참조
(3) 계열은 비정상, 비정상 분포 및 ACF(협소하고 넓은 의미의 고정을 기억하는 경우)입니다. 얻은 모델 매개변수는 정의상 안정적이지 않으며 많이 드리프트됩니다. 또한 이러한 시리즈의 경우 샘플 통계의 개념이 없으며 평균은 평균이며 샘플의 크기는 아무 것도 결정하지 않습니다.
(4) 공정 매개변수. 모델이 원래 프로세스의 매개변수와 일치하지 않는 "생성"입니다. 간단히 말해서, 현실과 아무 관련이 없는 완전히 다른 프로세스를 생성합니다.
(5) 추가로, ... 및 추가로 6번 항목 참조
(6) " 당신이 당신의 주제에 여러 번 갔다는 것을 기억합니다 . " - 그게 다야, 나는 떠날거야. 걱정하지 마세요, 당신은 더 이상 나에게 관심이 없습니다. 하지만 내 탓이었다. 모두 내 자연스러운 호기심이었다. 나는 여기에서 아직 아무것도 변하지 않았음을 확인했다. "나는 계량경제학자이고 다른 사람들은 모두 ****sy :o)
Farnsworth : (3) 비정상 급수, 비정상 분포 및 ACF(협소한 의미와 넓은 의미의 고정성을 기억하는 경우). 얻은 모델 매개변수는 정의상 안정적이지 않으며 많이 드리프트됩니다. 또한 이러한 시리즈의 경우 샘플 통계의 개념이 없으며 평균은 평균이며 샘플의 크기는 아무 것도 결정하지 않습니다.
그렇다면 3절에서와 같이 뵙게 되어 기쁩니다.
초기 견적은 고정적이지 않으며 이는 사실입니다.
우리는 그것의 조각을 물어뜯습니다. 가장 분명한 경향 결정론적 이후로 매끄럽고 매끄럽고 절대적으로 고정됨
우리는 나머지가 있습니다. 비정상성은 아무데도 갈 수 없으며 거기에 있습니다. 이것이 표시됩니다.
ACF에 따르면 이러한 추세는 첫 번째 단계에서 완전히 사라지지 않았음을 알 수 있습니다. 추세를 다시 강조
다시 남습니다. 다시 고정되지 않습니다. ARCH를 확인하고 있는 경우 시뮬레이션합니다. 저것들. 우리는 우리가 할 수 있는 일종의 비정상성을 모델링합니다. 아직 아무것도 아닙니다.
나머지를 보자. 거의 고정적이지 않습니다. 운이 좋은. 그러나 가장 중요한 것은 핍보다 적습니다. 우리는 그에게 침을 뱉습니다. 너무 작은 오류.
분명히...그렇다면 고문하지 말자...HP 경향이 눈에 띈다...간단한 예를 차근차근 봐라. (오른쪽에서 첫 번째 막대) 그렇지 않으면 모든 측정이 무효화되고 정확하지 않습니다...
Farnsworth 는 p3의 선택에 대해 올바르게 말했습니다 ... 여기 50 50 거기에 도달하는 방법 ... 그러나 프로그램 도움말과 동일하지 않아야한다는 사실은 확실합니다 ... 그리고 TF에 따라 그녀가 장난을 치면 컷이 개선 될 수 있습니다 .. 물론이 모든 것이 전반적으로 넌센스이지만 ... 좋은 것은 예측할 수 없습니다 ...
Повторите свой вывод но в привязке к конкретному алгоритму
들어보세요, 당신은 자기 건망증에 완고합니다 .... 다시 한 번 :
B(n)=trend1()+trend2()+가 아닌 B(n)=B(n-1)+epsilon(n)(설계된 모든 것이 이에 맞게 설계됨)과 같이 증분 모델을 시리즈 모델로 선택합니다. .trendn()+e. 당신은 그 안에 있는 추세 패턴에 대해 전혀 모르고 있으며, 특히 때때로 바뀌기 때문에 정확하게 식별할 수 없을 것 입니다. 가격은 다중 프랙탈이며 매우 복잡한 과정입니다.
모델의 적용 가능성을 위해 다음을 얻어야 합니다(그렇지 않으면 모델을 버리기가 더 쉽습니다).
고정 분포
고정 ACF(또는 그 근처)
모델 시리즈와 소스의 통계적 유사성(예측할 내용). 다시 한번, 당신은 현실과 아무 관련이 없는 시리즈를 생성하고 있습니다.
이것은 최소 요구 사항입니다(그러나 충분하지 않음). 그런 것들은 가격에 맞지 않습니다. 변환으로 이동해 보십시오.
당신 없이 ***에. 구체적으로. matlab과 Shiryaev를 비교하십시오.
Matlab과 Shiryaev를 비교합니까? 무게 분포로 비교?
지금까지 Shiryaev 만 차익 거래를 보았습니다.
나는 당신이 거의 읽지 않고 대부분 쓰고 기본적으로 같은 것을 말합니다.
저는 선생님이 아닙니다. 평생 투자에 몰두했고, 동시에 때로는 강의도 했습니다.
친애하는 faa1947, 비밀이 아니라면 몇 살입니까? 또한 일련 번호 1947이 아닌 이름으로 귀하에게 연락하고 싶습니다. "SunSunich"라는 비문은 분명히 Alexander Alexandrovich를 의미합니까?
친애하는 faa1947, 비밀이 아니라면 몇 살입니까? 또한 일련 번호 1947이 아닌 이름으로 귀하에게 연락하고 싶습니다. "SunSunich"라는 비문은 분명히 Alexander Alexandrovich를 의미합니까?
Matlab과 Shiryaev를 비교합니까? 무게 분포로 비교?
나는 당신이 거의 읽지 않고 대부분 쓰고 기본적으로 같은 것을 말합니다.
우리의 양으로 돌아가자. 하나는 매우 간단하지만 다재다능합니다.
우리는 원시 회귀 모델 을 가지고 있습니다. 표본 내부에는 10보다 훨씬 더 많은 이익 계수가 있는 것으로 나타났습니다. 표본 외부에서는 1보다 약간 더 크며 의심스럽습니다. 이 모델은 "올바른" 구성입니다. "정확함"의 여러 징후가 있습니다.
질문: 이 "올바른" 모델에 안정성이나 예측 가능성이 없는 이유는 무엇입니까?
네.
Sanych는 1947년생입니까?
우리의 양으로 돌아가자. 하나는 매우 간단하지만 다재다능합니다.
우리는 원시 회귀 모델을 가지고 있습니다. 샘플 내부에는 10보다 훨씬 더 많은 이익 계수가 있는 것으로 나타났습니다 . 샘플 외부에서는 1보다 약간 더 크며 의심스럽습니다. 이 모델은 "올바른" 구성입니다. "정확함"의 여러 징후가 있습니다.
질문: 이 "올바른" 모델에 안정성이나 예측 가능성이 없는 이유는 무엇입니까?
(1) 당신은 아무것도 보여주지 않았다, 그게 요점
(2) 모델식별을 수행했다는 사실(귀하가 아니라 부러움)은 아무 의미가 없습니다. 3항 참조
(3) 계열은 비정상, 비정상 분포 및 ACF(협소하고 넓은 의미의 고정을 기억하는 경우)입니다. 얻은 모델 매개변수는 정의상 안정적이지 않으며 많이 드리프트됩니다. 또한 이러한 시리즈의 경우 샘플 통계의 개념이 없으며 평균은 평균이며 샘플의 크기는 아무 것도 결정하지 않습니다.
(4) 공정 매개변수. 모델이 원래 프로세스의 매개변수와 일치하지 않는 "생성"입니다. 간단히 말해서, 현실과 아무 관련이 없는 완전히 다른 프로세스를 생성합니다.
(5) 추가로, ... 및 추가로 6번 항목 참조
(6) " 당신이 당신의 주제에 여러 번 갔다는 것을 기억합니다 . " - 그게 다야, 나는 떠날거야. 걱정하지 마세요, 당신은 더 이상 나에게 관심이 없습니다. 하지만 내 탓이었다. 모두 내 자연스러운 호기심이었다. 나는 여기에서 아직 아무것도 변하지 않았음을 확인했다. "나는 계량경제학자이고 다른 사람들은 모두 ****sy :o)
Sanych는 1947년생입니까?
그렇다면 3절에서와 같이 뵙게 되어 기쁩니다.
초기 견적은 고정적이지 않으며 이는 사실입니다.
우리는 그것의 조각을 물어뜯습니다. 가장 분명한 경향 결정론적 이후로 매끄럽고 매끄럽고 절대적으로 고정됨
우리는 나머지가 있습니다. 비정상성은 아무데도 갈 수 없으며 거기에 있습니다. 이것이 표시됩니다.
ACF에 따르면 이러한 추세는 첫 번째 단계에서 완전히 사라지지 않았음을 알 수 있습니다. 추세를 다시 강조
다시 남습니다. 다시 고정되지 않습니다. ARCH를 확인하고 있는 경우 시뮬레이션합니다. 저것들. 우리는 우리가 할 수 있는 일종의 비정상성을 모델링합니다. 아직 아무것도 아닙니다.
나머지를 보자. 거의 고정적이지 않습니다. 운이 좋은. 그러나 가장 중요한 것은 핍보다 적습니다. 우리는 그에게 침을 뱉습니다. 너무 작은 오류.
특정 알고리즘과 관련하여 결론을 반복하십시오. 위의 모든 계산 및 그래프로 구현됩니다.
여기서 우리는 출생 연도가 아니라 문제의 본질을 고려합니다.
분명히...그렇다면 고문하지 말자...HP 경향이 눈에 띈다...간단한 예를 차근차근 봐라. (오른쪽에서 첫 번째 막대) 그렇지 않으면 모든 측정이 무효화되고 정확하지 않습니다...
Farnsworth 는 p3의 선택에 대해 올바르게 말했습니다 ... 여기 50 50 거기에 도달하는 방법 ... 그러나 프로그램 도움말과 동일하지 않아야한다는 사실은 확실합니다 ... 그리고 TF에 따라 그녀가 장난을 치면 컷이 개선 될 수 있습니다 .. 물론이 모든 것이 전반적으로 넌센스이지만 ... 좋은 것은 예측할 수 없습니다 ...
Повторите свой вывод но в привязке к конкретному алгоритму
들어보세요, 당신은 자기 건망증에 완고합니다 .... 다시 한 번 :
B(n)=trend1()+trend2()+가 아닌 B(n)=B(n-1)+epsilon(n)(설계된 모든 것이 이에 맞게 설계됨)과 같이 증분 모델을 시리즈 모델로 선택합니다. .trendn()+e. 당신은 그 안에 있는 추세 패턴에 대해 전혀 모르고 있으며, 특히 때때로 바뀌기 때문에 정확하게 식별할 수 없을 것 입니다. 가격은 다중 프랙탈이며 매우 복잡한 과정입니다.
모델의 적용 가능성을 위해 다음을 얻어야 합니다(그렇지 않으면 모델을 버리기가 더 쉽습니다).
이것은 최소 요구 사항입니다(그러나 충분하지 않음). 그런 것들은 가격에 맞지 않습니다. 변환으로 이동해 보십시오.