계량경제학: 한 발 앞서 예측 - 페이지 51 1...444546474849505152535455565758...139 새 코멘트 Sceptic Philozoff 2011.11.26 15:00 #501 그럼에도 불구하고 이러한 오류의 부자연스러운 "영속성"도 우려스럽습니다. СанСаныч Фоменко 2011.11.26 15:08 #502 avtomat : 목표가 정확히 무엇인지 확실하지 않습니까? 모델의 나머지 부분은 가능한 경우 상수와 동일한 분산을 가져야 합니다. СанСаныч Фоменко 2011.11.26 15:09 #503 Mathemat : 그럼에도 불구하고 이러한 오류의 부자연스러운 "영속성"도 우려스럽습니다. 이것이 이상적입니다. ARCH 모델로 잔차를 모델링한 후 구함 Sceptic Philozoff 2011.11.26 15:14 #504 이것은 부자연스러운 이상입니다. s.c.o.의 비율입니다. 그녀의 실수 너무 낮은. СанСаныч Фоменко 2011.11.26 15:22 #505 Mathemat : 이것은 부자연스러운 이상입니다. s.c.o.의 비율입니다. 그녀의 실수 너무 낮은. 이상은 상수입니다. 거의 도달했습니다. 이것은 예측 중에 놀라움이 없을 것임을 의미합니다. [삭제] 2011.11.26 15:23 #506 faa1947 : 모델의 나머지 부분은 가능한 경우 상수와 동일한 분산을 가져야 합니다. 이것이 실제로 선언된 목표라면 기초 자체를 재고해야 합니다. 그러나 나는 당신이 다시 뭔가를 엉망으로 만든 것 같습니다. 이번에는 이미 모델링의 목적을 이해하는 것입니다. 내가 당신을 여기에서 들어올린다고 생각하지 마십시오. 와우. 아니다! 여기에서 작업의 정의와 목표 설정부터 시작하여 모든 행동을 처음부터 재고할 것을 제안합니다. СанСаныч Фоменко 2011.11.26 15:32 #507 avtomat : 이것이 실제로 선언된 목표라면 기초 자체를 재고해야 합니다. 그러나 나는 당신이 다시 뭔가를 엉망으로 만든 것 같습니다. 이번에는 이미 모델링의 목적을 이해하는 것입니다. 내가 당신을 여기에서 들어올린다고 생각하지 마십시오. 와우. 아니다! 여기에서 작업의 정의와 목표 설정부터 시작하여 모든 행동을 처음부터 재고할 것을 제안합니다. 다른 것을 공식화하십시오. 이것은 내 목표가 아니며 이해할 수 있습니다. 잔차의 분산이 일정하면 예측 오차에 불확실성이 없습니다. СанСаныч Фоменко 2011.11.26 15:42 #508 avtomat : 이번에는 이미 시뮬레이션의 목적을 이해하고 있습니다. 노력하고있어. 퍼졌지만 그 생각은 주의를 기울이지 않고 남았습니다. 목표는 모델의 예측 가능성입니다. [삭제] 2011.11.26 15:43 #509 faa1947 : 다른 것을 공식화하십시오. 이것은 내 목표가 아니며 이해할 수 있습니다. 잔차의 분산이 일정하면 예측 오차에 불확실성이 없습니다. 흠... 사실, 목표는 일반적으로 오류를 최소화하는 것이지 일종의 상수가 아닙니다. 더욱이, 이 문제의 공식화에서 "죽은" 상수의 존재는 최소화 알고리즘의 비효율성 또는 알고리즘 자체의 오류를 나타냅니다. СанСаныч Фоменко 2011.11.26 15:45 #510 avtomat : 흠... 사실, 목표는 일반적으로 오류를 최소화하는 것이지 일종의 상수가 아닙니다. 더욱이, 이 문제의 공식화에서 "죽은" 상수의 존재는 최소화 알고리즘의 비효율성 또는 알고리즘 자체의 오류를 나타냅니다. 최소화는 문제를 해결하지 못합니다. 예측 오차의 값은 정확한 예측과 잘못된 예측 모두의 오차이기 때문에 의심스럽습니다. 1...444546474849505152535455565758...139 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
목표가 정확히 무엇인지 확실하지 않습니까?
그럼에도 불구하고 이러한 오류의 부자연스러운 "영속성"도 우려스럽습니다.
이것은 부자연스러운 이상입니다. s.c.o.의 비율입니다. 그녀의 실수 너무 낮은.
모델의 나머지 부분은 가능한 경우 상수와 동일한 분산을 가져야 합니다.
이것이 실제로 선언된 목표라면 기초 자체를 재고해야 합니다. 그러나 나는 당신이 다시 뭔가를 엉망으로 만든 것 같습니다. 이번에는 이미 모델링의 목적을 이해하는 것입니다.
내가 당신을 여기에서 들어올린다고 생각하지 마십시오. 와우. 아니다! 여기에서 작업의 정의와 목표 설정부터 시작하여 모든 행동을 처음부터 재고할 것을 제안합니다.
이것이 실제로 선언된 목표라면 기초 자체를 재고해야 합니다. 그러나 나는 당신이 다시 뭔가를 엉망으로 만든 것 같습니다. 이번에는 이미 모델링의 목적을 이해하는 것입니다.
내가 당신을 여기에서 들어올린다고 생각하지 마십시오. 와우. 아니다! 여기에서 작업의 정의와 목표 설정부터 시작하여 모든 행동을 처음부터 재고할 것을 제안합니다.
이번에는 이미 시뮬레이션의 목적을 이해하고 있습니다.
노력하고있어. 퍼졌지만 그 생각은 주의를 기울이지 않고 남았습니다. 목표는 모델의 예측 가능성입니다.
다른 것을 공식화하십시오. 이것은 내 목표가 아니며 이해할 수 있습니다. 잔차의 분산이 일정하면 예측 오차에 불확실성이 없습니다.
흠... 사실, 목표는 일반적으로 오류를 최소화하는 것이지 일종의 상수가 아닙니다. 더욱이, 이 문제의 공식화에서 "죽은" 상수의 존재는 최소화 알고리즘의 비효율성 또는 알고리즘 자체의 오류를 나타냅니다.