주제를 먼저 보면 다음 아이디어의 세부 사항과 그에 대한 실용적인 계산을 볼 수 있습니다.
아이디어:
1. 모델을 샘플에 맞춥니다.
2. 한 발 앞서 예측
3. 사실이 확인되면 다시 이동된 표본에 적합
4 또 한 발 앞서 예측
테이블이 있었다. 오른쪽에는 모델 매개변수(시차)가 있으며 모델 매개변수가 거의 매번 변경되는 것을 볼 수 있습니다.
그래서 이것이 무엇입니까 - 비 고정성, 루트에 찌르는 것입니다))))))
좋은 결과는 없을 것입니다. 의사 고정성에 대한 이러한 모든 축소는 샤머니즘입니다. 이 시리즈를 아무리 힘을 주어도 여전히 고정적이지 않습니다. 매우 강하게 비정상적이거나 강하게 비정상적이거나 약하게-강하게 비정상적임 - 신뢰할 수 있는 예측 방법이 없습니다. 모든 매트 통계는 고정성과 에르고딕성의 가설을 기반으로 개발되었습니다.
좋은 결과는 없을 것입니다. 의사 고정성에 대한 이러한 모든 축소는 샤머니즘입니다. 이 시리즈를 아무리 힘을 주어도 여전히 고정적이지 않습니다. 매우 강하게 비정상적이거나 강하게 비정상적이거나 약하게-강하게 비정상적임 - 신뢰할 수 있는 예측 방법이 없습니다. 모든 매트 통계는 고정성과 에르고딕성의 가설을 기반으로 개발되었습니다.
1보다 큰 이익 계수에 대한 결과가 있지만 더 나쁘기 때문에 이것은 거의 위안이 되지 않습니다.
난 포기하고 싶지 않아. 스무딩이 좋지 않거나 회귀자가 잘못되었을 수 있습니까? 또는 예측의 잘못된 해석? 검색해야합니다. 나는 이것을 위해 스레드를 열었습니다.
Demi: Тогда и только тогда, когда стохастический процесс является эргодическим
음, 첫째, 이것들은 모두 내가 이미 알고 있는 일반적인 단어입니다.
둘째, 견적 프로세스를 일련의 구현으로 보는 데는 의문의 여지가 없습니다. 구현 - 1점. 적어도 계량 경제학 에서는.
셋째, 가장 중요한 것은 원칙적으로 다른 가능한 구현을 할 수 없는 경우 ergodicity를 확인하는 방법 입니다. (만약 우리가 그것을 하는 방법을 안다면 우리는 TS의 견고성을 100% 검사할 수 있는 이상적인 테스터를 만들 수 있습니다. 왜냐하면 대략적으로 말하자면, 우리는 필요한 만큼의 초기 데이터, 즉 무한대를 가질 것이기 때문입니다.)
우리는 옆으로 가지 않습니다.
우리는 결정적 구성 요소를 선택합니다. 나머지는 어떻습니까? 결정적 구성 요소를 다시 확인합니다. 이유는 오래되었습니다. 소음에 도달하십시오. 우리는 결정적인 것 없이 노이즈를 얻습니다. 논쟁하는 것이 가능할 것입니다.
비정상 계열의 경우 이 결정적 구성 요소는 시간이 지남에 따라 크게 변경됩니다. 예측을 위해서는 적응적 방법을 적용해야 합니다.
비정상 계열의 경우 이 결정적 구성 요소는 시간이 지남에 따라 크게 변경됩니다. 예측을 위해서는 적응적 방법을 적용해야 합니다.
주제를 먼저 보면 다음 아이디어의 세부 사항과 그에 대한 실용적인 계산을 볼 수 있습니다.
아이디어:
1. 모델을 샘플에 맞춥니다.
2. 한 발 앞서 예측
3. 사실이 확인되면 다시 이동된 표본에 적합
4 또 한 발 앞서 예측
테이블이 있었다. 오른쪽에는 모델 매개변수(시차)가 있으며 모델 매개변수가 거의 매번 변경되는 것을 볼 수 있습니다.
주제를 먼저 보면 다음 아이디어의 세부 사항과 그에 대한 실용적인 계산을 볼 수 있습니다.
아이디어:
1. 모델을 샘플에 맞춥니다.
2. 한 발 앞서 예측
3. 사실이 확인되면 다시 이동된 표본에 적합
4 또 한 발 앞서 예측
테이블이 있었다. 오른쪽에는 모델 매개변수(시차)가 있으며 모델 매개변수가 거의 매번 변경되는 것을 볼 수 있습니다.
그래서 이것이 무엇입니까 - 비 고정성, 루트에 찌르는 것입니다))))))
좋은 결과는 없을 것입니다. 의사 고정성에 대한 이러한 모든 축소는 샤머니즘입니다. 이 시리즈를 아무리 힘을 주어도 여전히 고정적이지 않습니다. 매우 강하게 비정상적이거나 강하게 비정상적이거나 약하게-강하게 비정상적임 - 신뢰할 수 있는 예측 방법이 없습니다. 모든 매트 통계는 고정성과 에르고딕성의 가설을 기반으로 개발되었습니다.
그래서 이것이 무엇입니까 - 비 고정성, 루트에 찌르는 것입니다))))))
좋은 결과는 없을 것입니다. 의사 고정성에 대한 이러한 모든 축소는 샤머니즘입니다. 이 시리즈를 아무리 힘을 주어도 여전히 고정적이지 않습니다. 매우 강하게 비정상적이거나 강하게 비정상적이거나 약하게-강하게 비정상적임 - 신뢰할 수 있는 예측 방법이 없습니다. 모든 매트 통계는 고정성과 에르고딕성의 가설을 기반으로 개발되었습니다.
1보다 큰 이익 계수에 대한 결과가 있지만 더 나쁘기 때문에 이것은 거의 위안이 되지 않습니다.
난 포기하고 싶지 않아. 스무딩이 좋지 않거나 회귀자가 잘못되었을 수 있습니까? 또는 예측의 잘못된 해석? 검색해야합니다. 나는 이것을 위해 스레드를 열었습니다.
Mathemat :
흥미롭지만 에르고딕성과 무슨 관련이 있습니까? 설명해줘, Demi : 어쩌면 나는 그녀를 다른 방식으로 이해하는 데 익숙해져 있을지도 몰라.에르고딕 프로세스의 경우 한 구현에 대해 계산된 기대치, 분산 및 자기상관 함수는 다른 구현에 대해서도 동일합니다.
(부분 인용)
계열이 고정적이지 않으면 비에르고딕합니다.
그리고 여전히 주요 측면에서 매우 불안정한 모델을 고수하기로 결정했습니까?
Demi: Тогда и только тогда, когда стохастический процесс является эргодическим
음, 첫째, 이것들은 모두 내가 이미 알고 있는 일반적인 단어입니다.
둘째, 견적 프로세스를 일련의 구현으로 보는 데는 의문의 여지가 없습니다. 구현 - 1점. 적어도 계량 경제학 에서는.
셋째, 가장 중요한 것은 원칙적으로 다른 가능한 구현을 할 수 없는 경우 ergodicity를 확인하는 방법 입니다. (만약 우리가 그것을 하는 방법을 안다면 우리는 TS의 견고성을 100% 검사할 수 있는 이상적인 테스터를 만들 수 있습니다. 왜냐하면 대략적으로 말하자면, 우리는 필요한 만큼의 초기 데이터, 즉 무한대를 가질 것이기 때문입니다.)
faa1947: 나는 모델이 아니라 방법을 고수합니다.
좋습니다, 질문은 동일하지만 방법에 관한 것입니다.
좋습니다, 질문은 동일하지만 방법에 관한 것입니다.