우리가 수학적 증거에 대해 이야기한다면, 나의 무지는 증거가 아니며 나는 일반화하지 않을 것입니다.
나의 (세계적) 실증적 방법으로 옳지 않은 것은?
당신은 공적분에 대해 알고 있습니까? 이 개념과 테스트는 잔차의 정상성보다 다소 광범위합니다. 저것들. 가격 회귀와 함께 통합됩니다. 이를 위해 선형 조합 d.b. 확인 중인 유선전화(나머지). 그러나 이것 외에도 "오류 수정 모델"도 평가됩니다.
Angle-Grarger 방법이 도래하기 전에 연구자들은 사실을 모르고 종종 가짜 회귀 또는 새로운 차이의 추정 회귀를 수신했는데, 이는 변수의 정상성을 가져왔지만 고려하는 것을 가능하게 만들지 못했습니다 고정 수정 용어, 즉. 회귀 모델이 잘못 지정되었습니다(변수 누락 문제). 이것은 수정 요소의 역할을 강조합니다(이전 기간에 변수 Y가 장기 값에서 벗어난 경우 해당 기간은역학을 올바른 방향으로 조정합니다).http://ecnmx.ru/article/a-97.html
faa1947 : 포럼 나는 틀리지 않았다. TA와 NS의 도움으로 기적의 현장에 온 사람들을 속이는 것이 더 어려울 것이라는 점을 충분히 이해하지만, 나는 참여하고 금지를 기다릴 것입니다.
Ban은 기다리지 않을 것이며, 우리는 당신을 영웅으로 만들지 않을 것입니다.
그건 그렇고, NS에 대해: 괜찮은 뉴로패키지에는 NS를 일반화하는 능력에 대해 테스트하는 상당히 합리적인 경험적 방법이 있습니다. 예측(검증 데이터 세트의 최소 오류에 도달하면 학습 중지). 그리고 어떤 이유에서인지 그것은 당신의 임의적인 테스트 세트보다 더 과학적인 것 같습니다.
나는 그녀를 의심하지 않습니다. 극도로 제한된 문제에 대한 해결책을 찾는 것이 가능한 것 같습니다. 샘플 1개에 대한 안정적인 모델을 구축하는 것입니다. 과거와 미래에는 전혀 없었지만 +1만 했습니다. 내 모델은 샘플 내부에서 빛을 발합니다. 무엇이 문제입니까? 일반적으로 샘플 외부에서 병합되는 것은 무엇입니까(최대 2의 이익 계수를 얻을 수 있음)?
"최종 데이터 세트"는 또한 어떤 면에서 연구된 테스트 통계가 한계에 근접하여 결정되는 통계입니다.
n out of sample에 대한 문제를 해결하지 않고 +1 out of sample에 대한 문제를 풀지 않을 것이라는 귀하의 대답을 이해해야 합니까?
왜 우리는 한계 샘플링에 대해 이야기합니까? 제한된 방식으로 이 질문을 해결해 봅시다 - +1
당신은 잘못된 샘플에 대해 이야기하고 있습니다. 나는 원시 데이터에 대해 이야기하고 있습니다.
추신: 그리고 일반적으로 회귀 계수의 경우에 그렇게 주장하는 0에 대한 검사가 여전히 예측에 적용되지 않는 이유를 여전히 이해하지 못합니다. 예측된 가격 변동의 값은 이미 여러 번 예측 오류보다 훨씬 작습니다. 그럼에도 불구하고 당신은 그런 예측을 고집스럽게 계속 퍼뜨리고 있습니다. 이것을 과학적 접근이라고 합니까?
예, 당신은 그들을 기억할 수 없습니다. 그들은 여기에 없습니다. 그렇다면 시장에서 돈을 버는 것은 너무 쉬울 것입니다 ...
우리가 수학적 증거에 대해 이야기한다면, 나의 무지는 증거가 아니며 나는 일반화하지 않을 것입니다.
나의 (세계적) 실증적 방법으로 옳지 않은 것은?
형식적인 증거가 부족하여 불만족합니다.
예, 당신 자신이 이것을 이해합니다. 왜냐하면. 귀하의 모델을 강력히 의심하십시오.
PS 유한한 데이터 세트에 대한 유한한 테스트 세트는 예측을 위한 충분한 조건을 제공할 수 없습니다.
"최종 데이터 세트"는 또한 어떤 면에서 연구된 테스트 통계가 한계에 근접하여 결정되는 통계입니다. 즉, 유의 수준에 따라 데이터의 양이 유한하거나 무한하다고 간주될 수 있습니다. 물론 블리자드지만 저는 그렇게 생각합니다.
faa1947 :
피팅이 나쁘다는 사실이 이 포럼에서 고려됩니다. 계량 경제학이나 통계학 과정을 수강한 전 세계의 모든 학생은 그렇게 생각하지 않습니다.
우리는 수학적 트릭으로 세뇌된 계량 경제학파의 지지자들이 어떻게 생각하는지 전혀 신경 쓰지 않습니다. 우리는 브로커가 우리의 돈을 어떻게 생각하는지에만 관심이 있기 때문입니다. 그리고 브로커는 조정에 대해 돈을 지불하지 않습니다.
당신은 포럼에 실수를했고 동정과 이해를 원한다면 당신과 같은 계량 경제학 종교의 추종자들 사이에서 찾으십시오.
여기에 통계를 포함할 필요가 없습니다. 통계와 계량 경제학 의 정상성 개념은 서로 일치하지 않습니다. 통계에서 정상성은 표본과 무관하며 계량 경제학에서 "정상성"은 채취한 특정 표본에 맞는 결과입니다.
우리가 수학적 증거에 대해 이야기한다면, 나의 무지는 증거가 아니며 나는 일반화하지 않을 것입니다.
나의 (세계적) 실증적 방법으로 옳지 않은 것은?
당신은 공적분에 대해 알고 있습니까? 이 개념과 테스트는 잔차의 정상성보다 다소 광범위합니다. 저것들. 가격 회귀와 함께 통합됩니다. 이를 위해 선형 조합 d.b. 확인 중인 유선전화(나머지). 그러나 이것 외에도 "오류 수정 모델"도 평가됩니다.
Angle-Grarger 방법이 도래하기 전에 연구자들은 사실을 모르고 종종 가짜 회귀 또는 새로운 차이의 추정 회귀를 수신했는데, 이는 변수의 정상성을 가져왔지만 고려하는 것을 가능하게 만들지 못했습니다 고정 수정 용어, 즉. 회귀 모델이 잘못 지정되었습니다(변수 누락 문제). 이것은 수정 요소의 역할을 강조합니다(이전 기간에 변수 Y가 장기 값에서 벗어난 경우 해당 기간은
역학을 올바른 방향으로 조정합니다). http://ecnmx.ru/article/a-97.html
이것이 예측 값으로의 복귀 인 것 같습니다.
더 많은 링크))) http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/coint/green/green184.htm
우리는 수학적 트릭으로 세뇌된 계량 경제학파의 지지자들이 어떻게 생각하는지 전혀 신경 쓰지 않습니다. 우리는 브로커가 우리의 돈을 어떻게 생각하는지에만 관심이 있기 때문입니다. 그리고 브로커는 조정에 대해 돈을 지불하지 않습니다.
당신은 포럼에 실수를했고 동정과 이해를 원한다면 당신과 같은 계량 경제학 종교의 추종자들 사이에서 찾으십시오.
여기에 통계를 포함할 필요가 없습니다. 통계와 계량 경제학의 정상성 개념은 서로 일치하지 않습니다. 통계에서 정상성은 표본과 무관하며 계량 경제학에서 "정상성"은 채취한 특정 표본에 맞는 결과입니다.
포럼 나는 틀리지 않았다. TA와 NS의 도움으로 기적의 현장에 온 사람들을 속이는 것이 더 어려울 것이라는 점을 충분히 이해하지만, 나는 참여하고 금지를 기다릴 것입니다.
그리고 TA에서 어떤 기적을 봅니까?
TA는 이전 가격에 대한 후속 가격의 의존성을 가정합니다. 기적인가?
포럼 나는 틀리지 않았다. TA와 NS의 도움으로 기적의 현장에 온 사람들을 속이는 것이 더 어려울 것이라는 점을 충분히 이해하지만, 나는 참여하고 금지를 기다릴 것입니다.
Ban은 기다리지 않을 것이며, 우리는 당신을 영웅으로 만들지 않을 것입니다.
그건 그렇고, NS에 대해: 괜찮은 뉴로패키지에는 NS를 일반화하는 능력에 대해 테스트하는 상당히 합리적인 경험적 방법이 있습니다. 예측(검증 데이터 세트의 최소 오류에 도달하면 학습 중지). 그리고 어떤 이유에서인지 그것은 당신의 임의적인 테스트 세트보다 더 과학적인 것 같습니다.
예, 당신 자신이 이것을 이해합니다. 왜냐하면. 귀하의 모델을 강력히 의심하십시오.
나는 그녀를 의심하지 않습니다. 극도로 제한된 문제에 대한 해결책을 찾는 것이 가능한 것 같습니다. 샘플 1개에 대한 안정적인 모델을 구축하는 것입니다. 과거와 미래에는 전혀 없었지만 +1만 했습니다. 내 모델은 샘플 내부에서 빛을 발합니다. 무엇이 문제입니까? 일반적으로 샘플 외부에서 병합되는 것은 무엇입니까(최대 2의 이익 계수를 얻을 수 있음)?
"최종 데이터 세트"는 또한 어떤 면에서 연구된 테스트 통계가 한계에 근접하여 결정되는 통계입니다.
n out of sample에 대한 문제를 해결하지 않고 +1 out of sample에 대한 문제를 풀지 않을 것이라는 귀하의 대답을 이해해야 합니까?
왜 우리는 한계 샘플링에 대해 이야기합니까? 제한된 방식으로 이 질문을 해결해 봅시다 - +1
당신은 잘못된 샘플에 대해 이야기하고 있습니다. 나는 원시 데이터에 대해 이야기하고 있습니다.
추신: 그리고 일반적으로 회귀 계수의 경우에 그렇게 주장하는 0에 대한 검사가 여전히 예측에 적용되지 않는 이유를 여전히 이해하지 못합니다. 예측된 가격 변동의 값은 이미 여러 번 예측 오류보다 훨씬 작습니다. 그럼에도 불구하고 당신은 그런 예측을 고집스럽게 계속 퍼뜨리고 있습니다. 이것을 과학적 접근이라고 합니까?
그리고 TA에서 어떤 기적을 봅니까?
TA는 이전 가격에 대한 후속 가격의 의존만 가정합니다. 기적인가?