Matstat Econometria Matan - página 21
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4) Da próxima vez descreverei como é obtido o método de minimização da soma moduli em vez de MNC)
Considerar um modelo de regressão linear xi = a + b*i + ei ao longo do tempo i=1, 2, ..., n, onde os erros ei é ruído branco com uma distribuição Laplace. A densidade de erro então é p(x,c)=0,5*c*exp(-c*|x|), log(p(x,c))=log(0,5)+log(c)-c*|x|
A função de probabilidade para o ruído será L=p(d1,c)*p(d2,c)*...*p(dn,c), onde di=xi-a-b*i é o resíduo do modelo. O logaritmo da função de probabilidade LL=n*log(0.5)+n*log(c)-c*S, onde S=|d1|+|d2|+...+|dn|. S não depende do parâmetro c, pelo que o problema da maximização da LL é resolvido em duas etapas
1) Minimização S (porque c>0) por a e b
2) maximizando LL pelo parâmetro c, a um valor encontrado de S.
O segundo item é facilmente resolvido (como para a distribuição exponencial ) c=n/S
Há um problema com o primeiro item, porque, ao contrário do MNC, este problema não pode ser resolvido analiticamente (em papel) e só pode ser resolvido através de métodos numéricos aproximados no computador.
O que acontecerá se os erros do ei forem ruído branco com a distribuição de Alexei Nikolaev?
A inveja branca de Petrosian.
A inveja branca de Petrosian.
Terá ciúmes de mim quando descobrir que falo a sério.
Ele invejar-me-ia se soubesse que falava a sério.
Parar de beber.
Abandonar o álcool.
Não relevante.
Pergunto-me o que acontecerá se os erros ei forem ruído branco com a distribuição de Alexei Nikolaev.
Aqui está o gráfico do dia em que houve um pico.
Este é o gráfico do dia seguinte.
Alexey, como mediria a quantidade de variação no comércio de pares? Assumindo uma relação linear entre as pernas.
Esta questão não será explorada no âmbito do híbrido frio da cibernética e da matemática? )
Apenas uma rápida análise de como os parâmetros (coeficientes e variância dos resíduos) desta relação muito linear se alteram ao longo do tempo. Provavelmente, só podemos falar do facto de deslizar se a correlação e a variância forem aproximadamente constantes, e o deslocamento flutuar suavemente em torno de algum valor médio próprio. Consequentemente, pode-se tentar utilizar os parâmetros desta flutuação para construir um TC)