Sultonov의 회귀 모델(RMS) - 시장의 수학적 모델인 척. - 페이지 10

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Avals :
잔차가 정규 분포를 따르는 경우 예측 모델이 정확합니다.
음, 잔차가 없는 모델이 결정적 구성 요소라는 뜻인가요?
 
Demi :


선택한 회귀 모델이 실제 관계를 잘 설명한다면 잔차는 평균이 0인 독립적인 정규 분포 확률 변수여야 하고 그 값은 추세가 없어야 합니다.

정체는 무엇입니까?

PS 매머드와 함께였다가 다시 당신과 함께 돌아왔습니다...


그렇지. 그러나 나머지는 정상성인 단위근 검정에 의해 검정됩니다.

또 다른 문제. 그리고 당신이 쓴 것과 정확히 일치하지 않는다면? 그리고 모든 것이 당신이 쓴 대로라면, 당신은 예측을 믿을 수 있습니까?

 
TheXpert :
음, 잔차가 없는 모델이 결정적 구성 요소라는 뜻인가요?

이것은 변수가 무작위가 아니라 결정적임을 의미합니다.
 
faa1947 :


그렇지. 그러나 나머지는 정상성인 단위근 검정에 의해 검정됩니다.

또 다른 문제. 그리고 당신이 쓴 것과 정확히 일치하지 않는다면? 그리고 모든 것이 당신이 쓴 대로라면, 당신은 예측을 믿을 수 있습니까?


입력 변수가 정규 분포를 따르고 정상적이며 모델의 잔차가 정규 분포를 따르고 예측 정확도 R 또는 R2가 만족스러운 경우 가능합니다! 그리고 우리는 필요합니다!
 
TheXpert :
음, 잔차가 없는 모델이 결정적 구성 요소라는 뜻인가요?

잔차가 없는 모델은 계열의 값을 오차 없이 예측하는 모델입니다. 잔차는 오차(예측값과 실제값의 차이)입니다. 따라서 실제로는 결정적 구성 요소(예측 모델) + 노이즈(정규 분포 잔차)로 분해됩니다.
 
yosuf :
이산 시리즈 예측이 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니까? 제시된 데이터를 처리한 결과 이산 계열의 MO = 0.878649833이고 1로 크게 이동했다는 결과를 얻었습니다. 또한 1 및/또는 0의 예측 교대를 결정해야 했습니까? 이산 시리즈로 작업할 때 터무니없는 요구 사항입니다. 어떻게든 이 행의 합을 계산하고 "던지기" 수로 나누면 위의 결과를 얻을 수 있습니다.


그 시리즈는 45개의 0과 45개의 1을 포함합니다. 기대치 = 0.5.
 
faa1947 :

18은 해석식이다. 우리는 그것으로부터 함수의 값을 계산하고 그 차이를 인용문과 함께 취합니다. 평활화 오류가 발생합니다. 이 오류부터 시작하겠습니다. 아니면 내가 뭔가를 놓치고 있습니까?
당신은 또한 시도 할 수 있습니다. 다음은 (18)을 구현하는 표시기입니다. 프로그래머가 이 작업을 수행할 수 있을까요?
파일:
sultonovu1_2.mq4  22 kb
 
Demi :

입력 변수가 정규 분포를 따르고 정상적이며 모델의 잔차가 정규 분포를 따르고 예측 정확도 R 또는 R2가 만족스러운 경우 가능합니다! 그리고 우리는 필요합니다!

시장에 없습니다. Kotir는 non-stationary이고 우리가 사용하는 non-stationarity의 정의는 실제 시리즈에 비해 너무 좁습니다.
 
anonymous :

그 시리즈는 45개의 0과 45개의 1을 포함합니다. 기대치 = 0.5.
RMS가 MO를 0.8787로 올렸다는 사실을 어떻게 설명합니까? 또한 RMS를 0과 1을 번갈아 가며 입력하면 0.5도 표시됩니다. 이것은 당신이 준 급수에서 이 평형을 1로 이동시키는 상황이 있다는 것을 의미합니다.
 
faa1947 :

시장에 없습니다. Kotir는 non-stationary이고 우리가 사용하는 non-stationarity의 정의는 실제 시리즈에 비해 너무 좁습니다.

그렇다면 회귀 모델은 죽은 찜질방처럼 도움이 될 것입니다. 회귀 분석 을 아는 전문가는 많이 있지만 시장에서 돈을 버는 사람은 극소수에 불과합니다.
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