Sultonov의 회귀 모델(RMS) - 시장의 수학적 모델인 척. - 페이지 11

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yosuf :
당신은 또한 시도 할 수 있습니다. 다음은 (18)을 구현하는 표시기입니다. 프로그래머가 이 작업을 수행할 수 있을까요?

설치되었습니다. 아무것도 이해하지 못했습니다. 평활화는 어디에 있습니까? 아니면 전혀 존재하지 않습니까?
 
Demi :

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

회귀는 시작의 시작입니다. 다음 단계는 ARCH입니다. 그럼 다음은....
 
Avals :

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.
동의하지 않는다. "결정적" 또는 "평균"도 노이즈의 영향으로 형성됩니다. 여기에는 악순환이 있습니다. 예측하려면 예측 결과를 알아야 합니다. 뭔가를 포기해야 합니다. 그렇지 않으면 막다른 골목.
 
anonymous :

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


그는 이진 모델을 이해하지 못합니다. 더 간단한 것이 필요합니다.

 
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?


아니오, 잔차는 정규 분포에 대해 테스트됩니다(예: z-테스트). 분명히 다른 것에 대해 고정성을 확인하고 있습니다))
 
yosuf :
동의하지 않는다. "결정적" 또는 "평균"도 노이즈의 영향으로 형성됩니다. 여기에는 악순환이 있습니다. 예측하려면 예측 결과를 알아야 합니다. 뭔가를 포기해야 합니다. 그렇지 않으면 막다른 골목.

막다른 골목은 없습니다. Avals에서는 모든 것이 괜찮습니다. 약간의 정보도 손실되지 않았습니다. 나머지와 함께 결정적인 정보를 추가하면 원래 견적을 얻을 수 있습니다.
 
yosuf :
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.

오류의 크기를 찾을 필요는 없지만 분포를 분석해야 합니다. 간단하게 이 분포를 시각화할 수 있습니다.
 
faa1947 :

막다른 골목은 없습니다. Avals에서는 모든 것이 괜찮습니다. 약간의 정보도 손실되지 않았습니다. 나머지와 함께 결정적인 정보를 추가하면 원래 견적을 얻을 수 있습니다.
그런 다음 어떻게 "결정론적"이고 또한 노이즈 없이 원하는지 설명하십시오.
 
yosuf :
동의하지 않는다. "결정적" 또는 "평균"도 노이즈의 영향으로 형성됩니다. 여기에는 악순환이 있습니다. 예측하려면 예측 결과를 알아야 합니다. 뭔가를 포기해야 합니다. 그렇지 않으면 막다른 골목.

예측을 구축하는 방법과 대상이 아니라 실행 가능성을 확인하는 방법입니다. 잔차(오차)가 가우스에 따라 분포하지 않으면 좋지 않음))
 
Avals :

오류의 크기를 찾을 필요는 없지만 분포를 분석해야 합니다. 간단하게 이 분포를 시각화할 수 있습니다.
판사님, RMS는 시리즈의 야망(MO)을 올바르게 결정하여 0이 아닌 1에 더 가깝게 만들었습니다. 이러한 경우 산술 평균 외에 MO를 계산하는 다른 방법이 있습니까?
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