자, 구체적으로 말씀드리겠습니다. 이미 말했듯이 내용이 없는 단순한 통계는 실패할 운명입니다. 나는 이것을 통해 개인적으로 이해 한 것만 해독 할 것입니다.
실제 시장에서 작업하기 전에 이 간단한 모델을 입력 인용문으로 사용해 보십시오. 우리는 백색소음을 받습니다. 어쩌면 가우스일 수도 있습니다.상수 M 1 을 처음 N 카운트 에 추가하고 다음 n 카운트에는 아무 것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 에 상수 M 2 를추가하고 다음 n 카운트에는 아무것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 등에상수 M 3 을 추가합니다 . 그런 다음 결과로 생기는 비정상 백색 잡음을 통합하고 입력 프로세스로 사용합니다. 저것들. 트렌드가 있는 마틴게일을 얻었습니다. 조각별 추세 모델)))). 또한 상수 M 1, M 2, ...를 충분히 크게 하여(백색 잡음 분산과 비교하여) 각 추세에서 돈을 벌 수 있도록 합니다. 그리고 상수 n 을 N에 비해 충분히 작게 둡니다 . N = 100, n = 10이라고 가정해 보겠습니다. 고전 회귀 모델은 이러한 프로세스를 기반으로 합니다. 신뢰 구간 이 너무 넓어서 n개 샘플의 추세를 포착할 시간이 없습니다. 10개 중 10개를 계산하면 이해할 수 있을 것입니다. 예, 여기에는 추세가 있었습니다. 이것만으로는 다음 게임에 아무 것도 제공하지 않습니다.
그런 시리즈로 돈을 벌 수 있습니까? 예, 여기에 짧은 주기적인 추세가 있음을 이해하려면 콘텐츠를 기본 통계로 가져와야 합니다.
이것은 모두 예입니다. 실제 시세에는 주기적인 추세가 없습니다. 그러나 통계가 사실 이후에만 기록할 수 있는 다른 모든 종류의 국부적 효과가 있습니다.
어떻게 든 그들은 내 동료를 출장으로 보냈습니다. 그는 2년 동안 진동 망치를 개발했습니다. 진동기 - 편심 같은 것을 가진 장치는 더미를 땅에 떨어뜨리기 위해 고안되었습니다.
그래서 그는 천둥 같은 기적을 안고 출장을 떠났다. 우리 고객이 그곳에서 전화를 겁니다. "당신의 전문가가 와서 더미 위에 설치물을 설치하고 말했어요 - 이 쓰레기는 소용이 없을 거예요! 그는 가슴에서 보드카 한 병을 꺼내 두 모금 마시고 나서 알 수 없는 방향으로 사라졌습니다. ." ....
이 사람은 자신의 작품이 곰노라는 것을 끝까지 인정하지 않았습니다. 그러나 어느 날 그는 그것을 인정했다.
자, 구체적으로 말씀드리겠습니다. 이미 말했듯이 내용이 없는 벌거벗은 통계는 실패할 운명입니다. 나는 이것을 통해 개인적으로 이해 한 것만 해독 할 것입니다.
실제 시장에서 작업하기 전에 이 간단한 모델을 입력 인용문으로 사용해 보십시오. 우리는 백색소음을 받습니다. 어쩌면 가우스일 수도 있습니다.상수 M 1 을 처음 N 카운트 에 추가하고 다음 n 카운트에는 아무 것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 에 상수 M 2 를추가하고 다음 n 카운트에는 아무것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 등에상수 M 3 을 추가합니다 . 그런 다음 결과로 생기는 비정상 백색 잡음을 통합하고 입력 프로세스로 사용합니다. 저것들. 트렌드가 있는 마틴게일을 얻었습니다. 조각별 추세 모델)))). 또한 상수 M 1, M 2, ...를 충분히 크게 하여(백색 잡음 분산과 비교하여) 각 추세에서 돈을 벌 수 있도록 합니다. 그리고 상수 n 을 N에 비해 충분히 작게 둡니다 . N = 100, n = 10이라고 가정해 보겠습니다. 따라서 고전적인 회귀 모델은 이러한 프로세스를 기반으로 합니다. 신뢰 구간이 너무 넓어서 n개 샘플의 추세를 포착할 시간이 없습니다. 10개 중 10개를 계산하면 이해할 수 있을 것입니다. 예, 여기에는 추세가 있었습니다. 이것만으로는 다음 게임에 아무 것도 제공하지 않습니다.
그런 시리즈로 돈을 벌 수 있습니까? 예, 여기에 짧은 주기적인 추세가 있음을 이해하려면 콘텐츠를 기본 통계로 가져와야 합니다.
이것은 모두 예입니다. 실제 시세에는 주기적인 추세가 없습니다. 그러나 통계가 사실 이후에만 기록할 수 있는 다른 모든 종류의 국부적 효과가 있습니다.
모든 것이 잘 될 것입니다 - 일반적인 선형 회귀 를 사용하여 예를 들어 기간 10으로 계산하십시오.
자, 구체적으로 말씀드리겠습니다. 이미 말했듯이 내용이 없는 단순한 통계는 실패할 수밖에 없습니다. 나는 이것을 통해 개인적으로 이해 한 것만 해독 할 것입니다.
실제 시장에서 작업하기 전에 이 간단한 모델을 입력 인용문으로 사용해 보십시오. 우리는 백색소음을 받습니다. 어쩌면 가우스일 수도 있습니다.상수 M 1 을 처음 N 카운트 에 추가하고 다음 n 카운트에는 아무 것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 에 상수 M 2 를추가하고 다음 n 카운트에는 아무것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 등에상수 M 3 을 추가합니다 . 그런 다음 결과로 생기는 비정상 백색 잡음을 통합하고 입력 프로세스로 사용합니다. 저것들. 트렌드가 있는 마틴게일을 얻었습니다. 조각별 추세 모델)))). 또한 상수 M 1, M 2, ...를 충분히 크게 하여(백색 잡음 분산과 비교하여) 각 추세에서 돈을 벌 수 있도록 합니다. 그리고 상수 n 을 N에 비해 충분히 작게 둡니다 . N = 100, n = 10이라고 가정해 보겠습니다. 고전 회귀 모델은 이러한 프로세스를 기반으로 합니다. 신뢰 구간이 너무 넓어서 n개 샘플의 추세를 포착할 시간이 없습니다. 10개 중 10개를 계산하면 이해할 수 있을 것입니다. 예, 여기에는 추세가 있었습니다. 이것만으로는 다음 게임에 아무 것도 제공하지 않습니다.
그런 시리즈로 돈을 벌 수 있습니까? 예, 여기에 짧은 주기적인 추세가 있음을 이해하려면 콘텐츠를 기본 통계로 가져와야 합니다.
이것은 모두 예입니다. 실제 시세에는 주기적인 추세가 없습니다. 그러나 통계가 사실 이후에만 기록할 수 있는 다른 모든 종류의 국부적 효과가 있습니다.
많은 것을 생각할 수 있습니다.
처음에는 kotir = 추세 + 노이즈에 대한 구두 설명을 배치했습니다. 이 설명은 추세가 예측됨에 따라 예측 측면에서 의미가 있습니다.
이 주제에서 저는 매우 좁은 문제를 제기했습니다. 예측은 1단계 앞서 있습니다. 모델을 제안했는데 예측을 신뢰할 수 있는지 알아보려고 합니다. 가능하다면 왜, 그렇지 않다면 왜. 이 주제에 대해 의견과 제안을 듣고 싶습니다. 게다가 그는 가설을 테스트 하기 위해 더러운 코딩 작업을 할 준비가 되어 있습니다. 이것이 내가 특이성이라고 부르는 것이다.
해당 시장 방향의 확률을 평가하여 장단기 예측이 필요합니다.
그러나 여기에 설명된 수단으로는 ...
그것은 한 달 전과 어제 제안되었습니다 - 눈을 뜨십시오 (예측 테스트 분석) - 모든 것이 거기에서 명확하게 보입니다 ... 아마도 어떤 조건에서이 접근 방식이 다소 작동하는지 ... 전혀 그렇지 않은 .. .
테스트를 자세히 살펴보면 접근 방식이 일반적으로 미쳤고 문제없이 훨씬 간단한 수단으로 동일한 결과(동일한 예측)를 얻을 수 있으며 간단한 칠면조 형태로 배열된다는 것이 밝혀졌습니다. ..
예측 오류 분석은 비효율적인 도구입니다 ...
일반적으로 분기는 "나는 책을 읽었습니다 - 나는 그것을했습니다 - 작동하지 않습니다 - 이유를 설명하십시오 )))"
제안된 방법에는 3개의 잼이 있습니다 ... 그 중 2개는 특정 ...
제안된 방법에는 3개의 잼이 있습니다 ... 그 중 2개는 특정 ...
안녕하세요 거래처 여러분! 글쎄, 적어도 구체적인 것!
제안된 방법에는 3개의 잼이 있습니다 ... 그 중 2개는 특정 ...
안녕하세요 거래처 여러분! 글쎄, 적어도 구체적인 것!
예를 들어 이익 요소와 같은 차량 품질을 평가하는 표준 방법에 만족하지 못하는 이유는 무엇입니까?
자, 구체적으로 말씀드리겠습니다. 이미 말했듯이 내용이 없는 단순한 통계는 실패할 운명입니다. 나는 이것을 통해 개인적으로 이해 한 것만 해독 할 것입니다.
실제 시장에서 작업하기 전에 이 간단한 모델을 입력 인용문으로 사용해 보십시오. 우리는 백색소음을 받습니다. 어쩌면 가우스일 수도 있습니다. 상수 M 1 을 처음 N 카운트 에 추가하고 다음 n 카운트에는 아무 것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 에 상수 M 2 를 추가하고 다음 n 카운트에는 아무것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 등에 상수 M 3 을 추가합니다 . 그런 다음 결과로 생기는 비정상 백색 잡음을 통합하고 입력 프로세스로 사용합니다. 저것들. 트렌드가 있는 마틴게일을 얻었습니다. 조각별 추세 모델)))). 또한 상수 M 1, M 2, ...를 충분히 크게 하여(백색 잡음 분산과 비교하여) 각 추세에서 돈을 벌 수 있도록 합니다. 그리고 상수 n 을 N에 비해 충분히 작게 둡니다 . N = 100, n = 10이라고 가정해 보겠습니다 . 고전 회귀 모델은 이러한 프로세스를 기반으로 합니다. 신뢰 구간 이 너무 넓어서 n개 샘플의 추세를 포착할 시간이 없습니다. 10개 중 10개를 계산하면 이해할 수 있을 것입니다. 예, 여기에는 추세가 있었습니다. 이것만으로는 다음 게임에 아무 것도 제공하지 않습니다.
그런 시리즈로 돈을 벌 수 있습니까? 예, 여기에 짧은 주기적인 추세가 있음을 이해하려면 콘텐츠를 기본 통계로 가져와야 합니다.
이것은 모두 예입니다. 실제 시세에는 주기적인 추세가 없습니다. 그러나 통계가 사실 이후에만 기록할 수 있는 다른 모든 종류의 국부적 효과가 있습니다.
제안된 방법에는 3개의 잼이 있습니다 ... 그 중 2개는 특정 ...
안녕하세요 거래처 여러분! 글쎄, 적어도 구체적인 것!
내 엔지니어링 실습에서.
어떻게 든 그들은 내 동료를 출장으로 보냈습니다. 그는 2년 동안 진동 망치를 개발했습니다. 진동기 - 편심 같은 것을 가진 장치는 더미를 땅에 떨어뜨리기 위해 고안되었습니다.
그래서 그는 천둥 같은 기적을 안고 출장을 떠났다. 우리 고객이 그곳에서 전화를 겁니다. "당신의 전문가가 와서 더미 위에 설치물을 설치하고 말했어요 - 이 쓰레기는 소용이 없을 거예요! 그는 가슴에서 보드카 한 병을 꺼내 두 모금 마시고 나서 알 수 없는 방향으로 사라졌습니다. ." ....
이 사람은 자신의 작품이 곰노라는 것을 끝까지 인정하지 않았습니다. 그러나 어느 날 그는 그것을 인정했다.
예를 들어 이익 요소와 같은 차량 품질을 평가하는 표준 방법에 만족하지 못하는 이유는 무엇입니까?
자, 구체적으로 말씀드리겠습니다. 이미 말했듯이 내용이 없는 벌거벗은 통계는 실패할 운명입니다. 나는 이것을 통해 개인적으로 이해 한 것만 해독 할 것입니다.
실제 시장에서 작업하기 전에 이 간단한 모델을 입력 인용문으로 사용해 보십시오. 우리는 백색소음을 받습니다. 어쩌면 가우스일 수도 있습니다. 상수 M 1 을 처음 N 카운트 에 추가하고 다음 n 카운트에는 아무 것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 에 상수 M 2 를 추가하고 다음 n 카운트에는 아무것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 등에 상수 M 3 을 추가합니다 . 그런 다음 결과로 생기는 비정상 백색 잡음을 통합하고 입력 프로세스로 사용합니다. 저것들. 트렌드가 있는 마틴게일을 얻었습니다. 조각별 추세 모델)))). 또한 상수 M 1, M 2, ...를 충분히 크게 하여(백색 잡음 분산과 비교하여) 각 추세에서 돈을 벌 수 있도록 합니다. 그리고 상수 n 을 N에 비해 충분히 작게 둡니다 . N = 100, n = 10이라고 가정해 보겠습니다 . 따라서 고전적인 회귀 모델은 이러한 프로세스를 기반으로 합니다. 신뢰 구간이 너무 넓어서 n개 샘플의 추세를 포착할 시간이 없습니다. 10개 중 10개를 계산하면 이해할 수 있을 것입니다. 예, 여기에는 추세가 있었습니다. 이것만으로는 다음 게임에 아무 것도 제공하지 않습니다.
그런 시리즈로 돈을 벌 수 있습니까? 예, 여기에 짧은 주기적인 추세가 있음을 이해하려면 콘텐츠를 기본 통계로 가져와야 합니다.
이것은 모두 예입니다. 실제 시세에는 주기적인 추세가 없습니다. 그러나 통계가 사실 이후에만 기록할 수 있는 다른 모든 종류의 국부적 효과가 있습니다.
만족하고 실질적으로 유일한 것입니다. 그러나 두 가지 상황이 있습니다. 1) 결과가 나쁠 경우 무엇을 변경해야 하는지 알 수 없고, 2) 미래에 대한 예측을 알 수 없습니다.
1. 모델 매개변수 또는 모델 자체. 기준을 자세히 볼 수 있습니다
2. 그는 항상 알려지지 않을 것입니다. 시장이 한동안 동일하게 유지되기를 바랄 뿐입니다. 나머지는 유토피아 또는 내부자
자, 구체적으로 말씀드리겠습니다. 이미 말했듯이 내용이 없는 단순한 통계는 실패할 수밖에 없습니다. 나는 이것을 통해 개인적으로 이해 한 것만 해독 할 것입니다.
실제 시장에서 작업하기 전에 이 간단한 모델을 입력 인용문으로 사용해 보십시오. 우리는 백색소음을 받습니다. 어쩌면 가우스일 수도 있습니다. 상수 M 1 을 처음 N 카운트 에 추가하고 다음 n 카운트에는 아무 것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 에 상수 M 2 를 추가하고 다음 n 카운트에는 아무것도 추가하지 않습니다. 다음 N 카운트 등에 상수 M 3 을 추가합니다 . 그런 다음 결과로 생기는 비정상 백색 잡음을 통합하고 입력 프로세스로 사용합니다. 저것들. 트렌드가 있는 마틴게일을 얻었습니다. 조각별 추세 모델)))). 또한 상수 M 1, M 2, ...를 충분히 크게 하여(백색 잡음 분산과 비교하여) 각 추세에서 돈을 벌 수 있도록 합니다. 그리고 상수 n 을 N에 비해 충분히 작게 둡니다 . N = 100, n = 10이라고 가정해 보겠습니다 . 고전 회귀 모델은 이러한 프로세스를 기반으로 합니다. 신뢰 구간이 너무 넓어서 n개 샘플의 추세를 포착할 시간이 없습니다. 10개 중 10개를 계산하면 이해할 수 있을 것입니다. 예, 여기에는 추세가 있었습니다. 이것만으로는 다음 게임에 아무 것도 제공하지 않습니다.
그런 시리즈로 돈을 벌 수 있습니까? 예, 여기에 짧은 주기적인 추세가 있음을 이해하려면 콘텐츠를 기본 통계로 가져와야 합니다.
이것은 모두 예입니다. 실제 시세에는 주기적인 추세가 없습니다. 그러나 통계가 사실 이후에만 기록할 수 있는 다른 모든 종류의 국부적 효과가 있습니다.
많은 것을 생각할 수 있습니다.
처음에는 kotir = 추세 + 노이즈에 대한 구두 설명을 배치했습니다. 이 설명은 추세가 예측됨에 따라 예측 측면에서 의미가 있습니다.
이 주제에서 저는 매우 좁은 문제를 제기했습니다. 예측은 1단계 앞서 있습니다. 모델을 제안했는데 예측을 신뢰할 수 있는지 알아보려고 합니다. 가능하다면 왜, 그렇지 않다면 왜. 이 주제에 대해 의견과 제안을 듣고 싶습니다. 게다가 그는 가설을 테스트 하기 위해 더러운 코딩 작업을 할 준비가 되어 있습니다. 이것이 내가 특이성이라고 부르는 것이다.
1. 모델 매개변수 또는 모델 자체. 기준을 더 자세히 볼 수 있습니다
다음은 최종 테이블의 일부입니다.
무엇을 변경할 것인가?