죄송합니다만 기사는 비판을 견디지 못합니다. 첫째, 귀무가설에서 얻은 편차의 통계적 유의성을 확인하는 것에 대한 단어를 보지 못했습니다. 둘째, 편차 자체가 너무 미미하여 "연구"의 긍정적 인 결과에 대해 말을 더듬는 것을 두려워 할 것입니다 ... 간단히 말해서 Bundesbank의 동지가 자신을 방어하려고 한 것 같습니다. 2명의 친구 기사의 도움으로 대쉬했습니다))))
죄송합니다만 기사는 비판을 견디지 못합니다. 첫째, 귀무가설에서 얻은 편차의 통계적 유의성을 확인하는 것에 대한 단어를 보지 못했습니다. 둘째, 편차 자체가 너무 미미하여 "연구"의 긍정적 인 결과에 대해 말을 더듬는 것을 두려워 할 것입니다 ... 간단히 말해서 Bundesbank의 동지가 자신을 방어하려고 한 것 같습니다. 2명의 친구 기사의 도움으로 대쉬했습니다))))
faa1947 : 스토브가 어디에 있는지 보세요. 장로인 경우 - 진행합니다. 이 포럼에서 이 난로
그렇다면 지난 기간의 고주파 데이터가 저주파 데이터를 기반으로 구축된 회귀 모델의 정확도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이 방향으로 살펴보고 싶습니다. 또 다른 옵션은 회귀를 위해 불균일한 시간 그리드를 사용하는 것입니다. Elder에 적용하고 더 낮은 시간 프레임 데이터가 있는 경우 이것이 합리적이며 그러한 모델이 최소한 다음 순서가 될 것이라는 의심이 있습니다. 크기가 더 정확합니다. 그리고 아마도 수익성이 있습니다)))
(비균일 그리드의 경우 수치 적분 방법 과먼 유추를 그릴 수 있습니다. 친숙한 사람들은 가우스 그리드를 선택하면같은 수의 노드입니다.)
그렇다면 지난 기간의 고주파 데이터가 저주파 데이터를 기반으로 구축된 회귀 모델의 정확도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해서는 이 방향으로 살펴보고 싶습니다. 또 다른 옵션은 회귀를 위해 불균일한 시간 그리드를 사용하는 것입니다. Elder에 적용하고 더 낮은 시간 프레임 데이터가 있는 경우 이것이 합리적이며 그러한 모델이 최소한 다음 순서가 될 것이라는 의심이 있습니다. 크기가 더 정확합니다. 그리고 아마도 수익성이 있습니다)))
(비균일 그리드의 경우 수치 적분 방법 과먼 유추를 그릴 수 있습니다. 친숙한 사람들은 가우스 그리드를 선택하면같은 수의 노드입니다.)
여기서는 두 가지 다른 앤티 앨리어싱의 노이즈로 연습했습니다. 그들의 차이(소음 차이!)는 매우 아름다운 것으로 판명되었습니다.
사람들은 항상 무언가를 씁니다.))) 그러나 왜 .... 분명히 그들은 쓰는 방법을 알고 있는지 항상 명확하지 않습니다 ....)))))
게재된 논문은 모든 종류의 박사 및 이와 유사한 사람들을 보호하기 위한 필요 조건입니다. 그래서 그들은 쇼를 위해 씁니다))
윈도우 드레싱의 의혹을 버리면.
익명의 알코올 중독자(Alcoholics Anonymous)의 블라 블라 대신에 여러 TF의 특정 사용을 제안하는 기사를 본 것은 이번이 처음입니다.
읽다)
죄송합니다만 기사는 비판을 견디지 못합니다. 첫째, 귀무가설에서 얻은 편차의 통계적 유의성을 확인하는 것에 대한 단어를 보지 못했습니다. 둘째, 편차 자체가 너무 미미하여 "연구"의 긍정적 인 결과에 대해 말을 더듬는 것을 두려워 할 것입니다 ... 간단히 말해서 Bundesbank의 동지가 자신을 방어하려고 한 것 같습니다. 2명의 친구 기사의 도움으로 대쉬했습니다))))
읽다)
죄송합니다만 기사는 비판을 견디지 못합니다. 첫째, 귀무가설에서 얻은 편차의 통계적 유의성을 확인하는 것에 대한 단어를 보지 못했습니다. 둘째, 편차 자체가 너무 미미하여 "연구"의 긍정적 인 결과에 대해 말을 더듬는 것을 두려워 할 것입니다 ... 간단히 말해서 Bundesbank의 동지가 자신을 방어하려고 한 것 같습니다. 2명의 친구 기사의 도움으로 대쉬했습니다))))
스토브가 어디에 있는지 보세요. 장로인 경우 - 진행합니다. 이 포럼에서 이 난로
그렇다면 지난 기간의 고주파 데이터가 저주파 데이터를 기반으로 구축된 회귀 모델의 정확도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이 방향으로 살펴보고 싶습니다. 또 다른 옵션은 회귀를 위해 불균일한 시간 그리드를 사용하는 것입니다. Elder에 적용하고 더 낮은 시간 프레임 데이터가 있는 경우 이것이 합리적이며 그러한 모델이 최소한 다음 순서가 될 것이라는 의심이 있습니다. 크기가 더 정확합니다. 그리고 아마도 수익성이 있습니다)))
(비균일 그리드의 경우 수치 적분 방법 과 먼 유추를 그릴 수 있습니다. 친숙한 사람들은 가우스 그리드를 선택하면 같은 수의 노드입니다.)
그렇다면 지난 기간의 고주파 데이터가 저주파 데이터를 기반으로 구축된 회귀 모델의 정확도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해서는 이 방향으로 살펴보고 싶습니다. 또 다른 옵션은 회귀를 위해 불균일한 시간 그리드를 사용하는 것입니다. Elder에 적용하고 더 낮은 시간 프레임 데이터가 있는 경우 이것이 합리적이며 그러한 모델이 최소한 다음 순서가 될 것이라는 의심이 있습니다. 크기가 더 정확합니다. 그리고 아마도 수익성이 있습니다)))
(비균일 그리드의 경우 수치 적분 방법 과 먼 유추를 그릴 수 있습니다. 친숙한 사람들은 가우스 그리드를 선택하면 같은 수의 노드입니다.)
여기서는 두 가지 다른 앤티 앨리어싱의 노이즈로 연습했습니다. 그들의 차이(소음 차이!)는 매우 아름다운 것으로 판명되었습니다.
그리고 다음은 단위 루트 테스트입니다.
어때요?
두 평활화의 노이즈 차이 = 평활화 행 자체의 차이라고 생각하지 않습니까? )))
뭔가있어. 하지만 같지는 않습니다. 두 평활화의 차이는 현대화된 MACD(이론적으로는 미분 가능한 기능)입니다. 그러나 두 소음의 차이는 이론상 소음입니다.
뭔가있어. 하지만 같지는 않습니다. 두 평활화의 차이는 현대화된 MACD(이론적으로는 미분 가능한 기능)입니다. 그러나 두 소음의 차이는 이론상 소음입니다.