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!
특정 수에 대한 모델 계수의 수렴 또는 오류는 필요한 관측 수를 결정하지 않습니다. 일반적인 LR을 사용하고 데이터가 적을수록 계수가 "빠르게" 변경되고 증가할수록 느려집니다. 그러나 이것은 회귀 자체의 속성이며 시리즈 예측의 정확성이 아닙니다. 그리고 이것은 회귀 계산을 위한 창의 크기를 결정하지 않습니다.
수치적 결과를 제공하는 몇 가지 기준을 적용하면 수치뿐만 아니라 이 경우 얼마나 신뢰할 수 있는지 알아야 합니다. 예를 들어, 수학적 통계는 이를 위해 CI를 사용합니다.
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 예측의 신뢰 구간은 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.
나는 정규성을 분석하지 않는다. 무엇 때문에?
첫째, 인용문에서 사용할 수 있는 것을 골라낼 필요는 없습니다. 즉, 관찰의 상관관계입니다. 종속성 없이 나머지를 얻으면 사용할 수 있는 다른 정보인 ARCH가 있는지 확인해야 합니다. 있는 경우 시뮬레이션(분석 공식 작성) 및 이 정보. 이상적인 잔차는 모델링을 위한 정보를 추출할 수 없는(알 수 없는, 알 수 없는) 잔차입니다.
특정 수에 대한 모델 계수의 수렴 또는 오류는 필요한 관측 수를 결정하지 않습니다. 일반적인 LR을 사용하고 데이터가 적을수록 계수가 "빠르게" 변경되고 증가할수록 느려집니다. 그러나 이것은 회귀 자체의 속성이며 시리즈 예측의 정확성이 아닙니다. 그리고 이것은 회귀 계산을 위한 창의 크기를 결정하지 않습니다.
수치적 결과를 제공하는 몇 가지 기준을 적용하면 수치뿐만 아니라 이 경우 얼마나 신뢰할 수 있는지 알아야 합니다. 예를 들어, 수학적 통계는 이를 위해 CI를 사용합니다.
논증은 매우 명확하지 않습니다. 계수가 일정하고 osh인 경우 창을 늘리는 이유는 무엇입니까? 계수 상수? 우리는 사진에서 그것을 봅니다.
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 차원을 증가시켜 다른 방식으로 테스트할 수 있습니다. 정상성의 경우 분산과 평균도 일정하게 유지되어야 합니다.
가자! 모델의 주요 문제는 시장의 비정상성에 전혀 있지 않지만 모델 자체에서는 단순히 작동하지 않습니다. 이는 전략 테스터 가 말하는 것처럼 topikstarter가 완고하게 인정하기를 거부하고, 동시에 그는 자신의 모델이 작동하지 않는 이유를 궁금해합니다. R ^ 2 등으로이 전체 정원을 펜싱 할 가치가 있습니다. 단순한 테스트가 무엇이 무엇인지에 대해 훨씬 더 객관적일 때.
이러한 정상성을 원하면 등량 그래프를 사용하십시오. 그리고 변동성은 일정하고 분산 및 m.o입니다. 따라서 유한하지만 거의 의미가 없습니다. 모델은 일반 차트에서 작동하지 않으며 등량 차트에서는 작동하지 않습니다.
첫째, 인용문에서 사용할 수 있는 것을 골라낼 필요는 없습니다. 즉, 관찰의 상관관계입니다. 종속성 없이 나머지를 얻으면 사용할 수 있는 다른 정보인 ARCH가 있는지 확인해야 합니다. 있는 경우 시뮬레이션(분석 공식 작성) 및 이 정보. 이상적인 잔차는 모델링을 위한 정보를 추출할 수 없는(알 수 없는, 알 수 없는) 잔차입니다.
왜 분석을 안해? 귀하의 기사에서는 1.3으로 작성되었습니다. 회귀 방정식에서 잔차 추정
특정 숫자를 얻습니다.
"나머지가 정규분포될 확률은 25.57%"
ACF 등
그러나 이 수치는 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 표시 없이는 아무런 가치가 없습니다.
400 거래에 대한 이익 계수는 40 거래와 같은 방식으로 계산할 수 있습니까? 다른 모든 통계 값과 수치 기준도 마찬가지입니다. 추정의 정확성이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 간격은 이를 수행하는 한 가지 방법입니다. 116개의 관측치는 적용되는 기준에 상관없이 정규 분포를 할당하거나 할당하지 않은 결과를 신뢰하기에 충분하지 않습니다.
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.
계속 진행합니다. 나머지는 고정적이지 않기 때문에 하나의 단일 표본에 맞는 모델이 다른 독립 표본에서 확인되면 나머지는 더 이상 일정하지 않게 됩니다. 다른 샘플에 맞출 수도 있지만 이러한 동일한 피팅 후에는 각 개별 샘플에 대해 다른 모델을 얻게 됩니다.
나는 영재를 위해 다시 한 번 반복합니다. 정상성은 서로 다른 독립적인 표본에 대한 통계 데이터의 일치에 의해서만 드러날 수 있습니다. 그리고 그런 우연은 없습니다.
계량 경제학 조작의 전체 트릭은 바로 이 샘플의 모든 잔차가 거의 같도록 모델을 일부 샘플에 맞출 수 있는 방법을 찾았다는 것입니다. 그러나 이러한 초점은 단일 표본에 대해서만 발생하고 다른 표본에서는 모델이 다른 결과를 제공하기 때문에 잔차는 비정상적이지만 단일 표본에만 적합 합니다. 계량경제학 모델은 미래를 외삽할 수 없습니다. 그들은 아직 모델에 맞는 과거 데이터가 없습니다(앞으로만 나타날 것입니다).
이것은 다시 그리기 표시기와 동일합니다. 판독값을 특정 데이터로 조정하여 소급하여 변경합니다.
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!
특정 수에 대한 모델 계수의 수렴 또는 오류는 필요한 관측 수를 결정하지 않습니다. 일반적인 LR을 사용하고 데이터가 적을수록 계수가 "빠르게" 변경되고 증가할수록 느려집니다. 그러나 이것은 회귀 자체의 속성이며 시리즈 예측의 정확성이 아닙니다. 그리고 이것은 회귀 계산을 위한 창의 크기를 결정하지 않습니다.
수치적 결과를 제공하는 몇 가지 기준을 적용하면 수치뿐만 아니라 이 경우 얼마나 신뢰할 수 있는지 알아야 합니다. 예를 들어, 수학적 통계는 이를 위해 CI를 사용합니다.
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 예측의 신뢰 구간은 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.
나는 정규성을 분석하지 않는다. 무엇 때문에?
첫째, 인용문에서 사용할 수 있는 것을 골라낼 필요는 없습니다. 즉, 관찰의 상관관계입니다. 종속성 없이 나머지를 얻으면 사용할 수 있는 다른 정보인 ARCH가 있는지 확인해야 합니다. 있는 경우 시뮬레이션(분석 공식 작성) 및 이 정보. 이상적인 잔차는 모델링을 위한 정보를 추출할 수 없는(알 수 없는, 알 수 없는) 잔차입니다.
어떻게든 결정...
특정 수에 대한 모델 계수의 수렴 또는 오류는 필요한 관측 수를 결정하지 않습니다. 일반적인 LR을 사용하고 데이터가 적을수록 계수가 "빠르게" 변경되고 증가할수록 느려집니다. 그러나 이것은 회귀 자체의 속성이며 시리즈 예측의 정확성이 아닙니다. 그리고 이것은 회귀 계산을 위한 창의 크기를 결정하지 않습니다.
수치적 결과를 제공하는 몇 가지 기준을 적용하면 수치뿐만 아니라 이 경우 얼마나 신뢰할 수 있는지 알아야 합니다. 예를 들어, 수학적 통계는 이를 위해 CI를 사용합니다.
논증은 매우 명확하지 않습니다. 계수가 일정하고 osh인 경우 창을 늘리는 이유는 무엇입니까? 계수 상수? 우리는 사진에서 그것을 봅니다.
매우 유용한 습관은 문장을 끝까지 읽는 것입니다. 또는 문단을 끝까지 읽는 것이 더 좋고, 저자가 쓴 모든 것을 더 잘 읽는 것입니다.
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 차원을 증가시켜 다른 방식으로 테스트할 수 있습니다. 정상성의 경우 분산과 평균도 일정하게 유지되어야 합니다.
가자! 모델의 주요 문제는 시장의 비정상성에 전혀 있지 않지만 모델 자체에서는 단순히 작동하지 않습니다. 이는 전략 테스터 가 말하는 것처럼 topikstarter가 완고하게 인정하기를 거부하고, 동시에 그는 자신의 모델이 작동하지 않는 이유를 궁금해합니다. R ^ 2 등으로이 전체 정원을 펜싱 할 가치가 있습니다. 단순한 테스트가 무엇이 무엇인지에 대해 훨씬 더 객관적일 때.
이러한 정상성을 원하면 등량 그래프를 사용하십시오. 그리고 변동성은 일정하고 분산 및 m.o입니다. 따라서 유한하지만 거의 의미가 없습니다. 모델은 일반 차트에서 작동하지 않으며 등량 차트에서는 작동하지 않습니다.
나는 정규성을 분석하지 않는다. 무엇 때문에?
첫째, 인용문에서 사용할 수 있는 것을 골라낼 필요는 없습니다. 즉, 관찰의 상관관계입니다. 종속성 없이 나머지를 얻으면 사용할 수 있는 다른 정보인 ARCH가 있는지 확인해야 합니다. 있는 경우 시뮬레이션(분석 공식 작성) 및 이 정보. 이상적인 잔차는 모델링을 위한 정보를 추출할 수 없는(알 수 없는, 알 수 없는) 잔차입니다.
왜 분석을 안해? 귀하의 기사에서는 1.3으로 작성되었습니다. 회귀 방정식에서 잔차 추정
특정 숫자를 얻습니다.
"나머지가 정규분포될 확률은 25.57%"
ACF 등
그러나 이 수치는 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 표시 없이는 아무런 가치가 없습니다.
400 거래에 대한 이익 계수는 40 거래와 같은 방식으로 계산할 수 있습니까? 다른 모든 통계 값과 수치 기준도 마찬가지입니다. 추정의 정확성이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 간격은 이를 수행하는 한 가지 방법입니다. 116개의 관측치는 적용되는 기준에 상관없이 정규 분포를 할당하거나 할당하지 않은 결과를 신뢰하기에 충분하지 않습니다.
눈에 띄는 난청.
몇 년 동안 긴 - kotir는 고정되어 있지 않으며 예측할 수 없습니다.
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.
계속 진행합니다. 나머지는 고정적이지 않기 때문에 하나의 단일 표본에 맞는 모델이 다른 독립 표본에서 확인되면 나머지는 더 이상 일정하지 않게 됩니다. 다른 샘플에 맞출 수도 있지만 이러한 동일한 피팅 후에는 각 개별 샘플에 대해 다른 모델을 얻게 됩니다.
나는 영재를 위해 다시 한 번 반복합니다. 정상성은 서로 다른 독립적인 표본에 대한 통계 데이터의 일치에 의해서만 드러날 수 있습니다. 그리고 그런 우연은 없습니다.
계량 경제학 조작의 전체 트릭은 바로 이 샘플의 모든 잔차가 거의 같도록 모델을 일부 샘플에 맞출 수 있는 방법을 찾았다는 것입니다. 그러나 이러한 초점은 단일 표본에 대해서만 발생하고 다른 표본에서는 모델이 다른 결과를 제공하기 때문에 잔차는 비정상적이지만 단일 표본에만 적합 합니다. 계량경제학 모델은 미래를 외삽할 수 없습니다. 그들은 아직 모델에 맞는 과거 데이터가 없습니다(앞으로만 나타날 것입니다).
이것은 다시 그리기 표시기와 동일합니다. 판독값을 특정 데이터로 조정하여 소급하여 변경합니다.
논증은 매우 명확하지 않습니다. 계수가 일정하고 osh인 경우 창을 늘리는 이유는 무엇입니까? 계수 상수? 우리는 사진에서 그것을 봅니다.
회귀 계수를 계산하는 창을 늘리는 것을 제안하지 않습니다. 이에 대한 창은 숫자로의 비수렴에 의해 결정됩니다. 나는 관측치의 수와 그것이 사용하는 기준의 추정치와 통계적 추정치의 정확도에 어떤 영향을 미치는지에 대해 이야기하고 있습니다.