위에서 약속한 답을 게시하고 있습니다. - 적용 문제에 대한 중요한 절차인 구간 추정값(신뢰 구간의 너비 계산)을 안정적으로 얻기 위해서만 잔차의 정규성이 필요합니다. 그러나 구간 추정이 필요하지 않은 경우 표본에서 관측된 값과 잔차의 분포에 대한 회귀를 작성할 수 있습니다.
따라서 잔류물은 꼬리가 두꺼운 것, 가는 것이 있는 것, 꼬리가 없는 것으로 비정상적으로 정규 분포되어 있습니다. 상관없습니다 .................................. ...........................................................
다른 것들의 일종의 혼합, 그러나 목표는 손실됩니다.
트레이더인 우리는 구축 간격 추정의 정확성을 평가할 목표가 없습니다. 이것은 수신된 수치의 신뢰성을 판단하기 위해 필요한 보조 도구입니다.
회귀를 구축하고 나머지가 정상이면 모든 분석이 끝났고 TS와 함께 초코렛 상태입니다.
제 짧은 경험으로는 이런 일이 일어난 적이 없습니다. 나머지는 정상이 아니며 고정되어 있지도 않습니다. 회귀 수치는 신뢰할 수 없습니다. 다음에 무엇을할지? 내 진술에서 "균형"이라는 단어를 대체한다면 테스트 결과 를 신뢰할 수 없다는 것은 무엇을 의미합니까? 이것이 우리가 말하는 것입니다. 이것은 회귀 모델의 정확성이 아니라 목표입니다.
트레이더인 우리는 구축 간격 추정의 정확성을 평가할 목표가 없습니다. 이것은 수신된 수치의 신뢰성을 판단하기 위해 필요한 보조 도구입니다.
회귀를 구축하고 나머지가 정상이면 모든 분석이 끝났고 TS와 함께 초코렛 상태입니다.
제 짧은 경험으로는 이런 일이 일어난 적이 없습니다. 나머지는 정상이 아니며 고정되어 있지도 않습니다. 회귀 수치는 신뢰할 수 없습니다. 다음에 무엇을할지? 내 진술에서 "균형"이라는 단어를 대체한다면 테스트 결과를 신뢰할 수 없다는 것은 무엇을 의미합니까? 이것이 우리가 말하는 것입니다. 이것은 회귀 모델의 정확성이 아니라 목표입니다.
그러면 우리는 서로를 이해하지 못합니다. 구간 추정이 필요하지 않은 경우 나머지의 정규성은 쓸모가 없습니다. 잔차의 정규성이 없는 모델은 시리즈가 정상적이라면 정확하고 특정 정확도로 적절할 것입니다.
왜 그런 모델이 필요합니까? 이익 예측 - 예, 시리즈가 고정되어 있는 경우입니다. Al.ar에 있지만. 균형 곡선이 꾸준히 성장했다가 급격히 하락(붕괴)하는 몇 가지 PAMM 차트가 있습니다. 이는 전형적인 비정상입니다.
따라서 차량의 수익성이 변하지 않는다고 가정하면, 즉 mo=const, 그렇다면 왜 주식에서 선형 추세를 빼지 않고 복잡한 디트렌딩을 수행합니까? 저것들. 추세 모델 y=kx, 여기서 k=mo, x-trades, y-equity
뭐가 어렵나요? "trend"라는 문자 대신 "НР"를 썼습니다.
그러나 더 심각한 고려 사항도 있습니다. 분석 평활선의 공식(추세 제거보다 정확함)은 표본 크기에 따라 크게 달라집니다. 2000년 이후 EURUSD의 샘플을 살펴보겠습니다. 직선 형태의 추세를 선택합시다. 거의 수평선이지만 약 2500핍의 편차가 있습니다! 이것은 정확히 기계가 쓰는 것입니다 - 병원의 평균 온도. 그러나 필터를 사용하면 수십 핍의 분산을 얻을 수 있습니다. 우리는 10년의 시간 간격으로 거래하지 않기 때문에 50-100개의 관측치를 평활화할 때 직선으로 통과할 수 있습니다. 그러나 일부 추정에는 더 많은 관찰이 필요합니다. 파고들지 않기 위해 항상 필터를 적용합니다. 순전히 실용적인 고려 사항입니다.
그렇기 때문에 MO의 변동성 때문에 수익형 차량을 이용할 수 없는 것인가??? MO는 병원의 평균일 뿐입니다... MO를 시스템의 견고성을 결정하는 결정 요인으로 사용할 수는 없습니다.
예, mo의 변동이 허용되며 mo는 병원의 평균입니다. 그러나 mo가 작은 범위에서 변경되면(즉, 분포 자체가 가장 안정적입니다 :)) 병원에 대한 평균이 지표가 되고 잔차는 다음과 같아야 합니다. 정규 분포
추신 나 자신은 계량 경제학 을 사용하지 않으며 잔차를 분석하지 않습니다. 나는 더 간단한 거래 지표로 관리하고 자산의 시각적 분석을 멸시하지 않습니다.
위에서 약속한 답을 게시하고 있습니다. - 적용 문제에 대한 중요한 절차인 구간 추정값(신뢰 구간의 너비 계산)을 안정적으로 얻기 위해서만 잔차의 정규성이 필요합니다. 그러나 구간 추정이 필요하지 않은 경우 표본에서 관측된 값과 잔차의 분포에 대한 회귀를 작성할 수 있습니다.
따라서 잔류물은 꼬리가 두꺼운 것, 가는 것이 있는 것, 꼬리가 없는 것으로 비정상적으로 정규 분포되어 있습니다. 상관없습니다 .................................. ...........................................................
다른 것들의 일종의 혼합, 그러나 목표는 손실됩니다.
트레이더인 우리는 구축 간격 추정의 정확성을 평가할 목표가 없습니다. 이것은 수신된 수치의 신뢰성을 판단하기 위해 필요한 보조 도구입니다.
회귀를 구축하고 나머지가 정상이면 모든 분석이 끝났고 TS와 함께 초코렛 상태입니다.
제 짧은 경험으로는 이런 일이 일어난 적이 없습니다. 나머지는 정상이 아니며 고정되어 있지도 않습니다. 회귀 수치는 신뢰할 수 없습니다. 다음에 무엇을할지? 내 진술에서 "균형"이라는 단어를 대체한다면 테스트 결과 를 신뢰할 수 없다는 것은 무엇을 의미합니까? 이것이 우리가 말하는 것입니다. 이것은 회귀 모델의 정확성이 아니라 목표입니다.
예, mo의 변동이 허용되며 mo는 병원의 평균입니다. 그러나 mo가 작은 범위에서 변경되면(즉, 분포 자체가 가장 안정적입니다 :)) 병원에 대한 평균이 지표가 되고 잔차는 다음과 같아야 합니다. 정규 분포
추신 나 자신은 계량 경제학을 사용하지 않으며 잔차를 분석하지 않습니다. 나는 더 간단한 거래 지표로 관리하고 자산의 시각적 분석을 멸시하지 않습니다.
아니요, 아니요, "여기서 설명하도록 고용되지 않은" "비밀" 방법을 사용합니다.
아니요, 아니요, "여기서 설명하도록 고용되지 않은" "비밀" 방법을 사용합니다.
예, 더 간단합니다. 질투하는? :)
다른 것들의 일종의 혼합, 그러나 목표는 손실됩니다.
트레이더인 우리는 구축 간격 추정의 정확성을 평가할 목표가 없습니다. 이것은 수신된 수치의 신뢰성을 판단하기 위해 필요한 보조 도구입니다.
회귀를 구축하고 나머지가 정상이면 모든 분석이 끝났고 TS와 함께 초코렛 상태입니다.
제 짧은 경험으로는 이런 일이 일어난 적이 없습니다. 나머지는 정상이 아니며 고정되어 있지도 않습니다. 회귀 수치는 신뢰할 수 없습니다. 다음에 무엇을할지? 내 진술에서 "균형"이라는 단어를 대체한다면 테스트 결과를 신뢰할 수 없다는 것은 무엇을 의미합니까? 이것이 우리가 말하는 것입니다. 이것은 회귀 모델의 정확성이 아니라 목표입니다.
그러면 우리는 서로를 이해하지 못합니다. 구간 추정이 필요하지 않은 경우 나머지의 정규성은 쓸모가 없습니다. 잔차의 정규성이 없는 모델은 시리즈가 정상적이라면 정확하고 특정 정확도로 적절할 것입니다.
왜 그런 모델이 필요합니까? 이익 예측 - 예, 시리즈가 고정되어 있는 경우입니다. Al.ar에 있지만. 균형 곡선이 꾸준히 성장했다가 급격히 하락(붕괴)하는 몇 가지 PAMM 차트가 있습니다. 이는 전형적인 비정상입니다.
예, 더 간단합니다. 질투하는? :)
틀림없이! 나는 "비밀 지식"의 모든 종류의 캐리어와 "세계 음모"의 팬을 사랑합니다.
예, mo의 변동이 허용되며 mo는 병원의 평균입니다. 그러나 mo가 작은 범위에서 변경되면(즉, 분포 자체가 가장 안정적입니다 :)) 병원에 대한 평균이 지표가 되고 잔차 는 다음과 같아야 합니다. 정규 분포
추신 나 자신은 계량 경제학을 사용하지 않으며 잔차를 분석하지 않습니다. 나는 더 간단한 거래 지표로 관리하고 자산의 시각적 분석을 멸시하지 않습니다.
잔차는 정규 분포를 따르지 않아도 됩니다.
정규 분포는 이상화입니다.
나는 오랫동안 이 이상화에 대한 광범위한 관심을 관찰해 왔습니다.
그러면 우리는 서로를 이해하지 못합니다. 구간 추정이 필요하지 않은 경우 나머지의 정규성은 쓸모가 없습니다. 잔차의 정규성이 없는 모델은 시리즈가 정상적이라면 정확하고 특정 정확도로 적절할 것입니다.
stationary은 무슨 뜻인가요? 어떻게 정의됩니까?
잔차는 정규 분포를 따르지 않아도 됩니다.
정규 분포는 이상화입니다.
나는 오랫동안 이 이상화에 대한 광범위한 관심을 관찰해 왔습니다.
글쎄, 잔차가 정규 분포를 따르지 않는 당신의 관점에서 "좋은"의 예를 들어라.
따라서 차량의 수익성이 변하지 않는다고 가정하면, 즉 mo=const, 그렇다면 왜 주식에서 선형 추세를 빼지 않고 복잡한 디트렌딩을 수행합니까? 저것들. 추세 모델 y=kx, 여기서 k=mo, x-trades, y-equity
뭐가 어렵나요? "trend"라는 문자 대신 "НР"를 썼습니다.
그러나 더 심각한 고려 사항도 있습니다. 분석 평활선의 공식(추세 제거보다 정확함)은 표본 크기에 따라 크게 달라집니다. 2000년 이후 EURUSD의 샘플을 살펴보겠습니다. 직선 형태의 추세를 선택합시다. 거의 수평선이지만 약 2500핍의 편차가 있습니다! 이것은 정확히 기계가 쓰는 것입니다 - 병원의 평균 온도. 그러나 필터를 사용하면 수십 핍의 분산을 얻을 수 있습니다. 우리는 10년의 시간 간격으로 거래하지 않기 때문에 50-100개의 관측치를 평활화할 때 직선으로 통과할 수 있습니다. 그러나 일부 추정에는 더 많은 관찰이 필요합니다. 파고들지 않기 위해 항상 필터를 적용합니다. 순전히 실용적인 고려 사항입니다.