Matstat Econometria Matan - página 30

 
Bem, para uma onda sinusoidal é possível, por exemplo)
 
secret:
Bem, para uma onda sinusoidal é possível, por exemplo)

Não necessariamente) Se a frequência, amplitude ou fase inicial não for conhecida com precisão absoluta, haverá um erro. No caso de uma frequência inexacta, o erro pode tornar-se o mais próximo possível)

Sugiro outro exemplo de previsão - o número três será sempre três)

 
Aleksey Nikolayev:

Não necessariamente) Se a frequência, amplitude ou fase inicial não for conhecida com precisão absoluta, haverá um erro. No caso de uma frequência inexacta, o erro pode tornar-se o mais próximo possível)

Isto é desconhecido no matstat) mas conhecido no teórico)
 
Aleksey Nikolayev:

Sugiro outro exemplo de uma previsão - o número três será sempre três)

Uma opção mais próxima das nossas necessidades - uma moeda deixará sempre cair cabeças, caudas, ou atiradeiras) "pendurada no ar" não é viável no nosso universo)
 
secret:
a opção "pendurado no ar" é irrealista no nosso universo)

Nos mercados financeiros, esta opção é muito bem utilizada - antes do evento, o resultado já é conhecido por um certo grupo de pessoas - um informador privilegiado

 
Aleksey Nikolayev:

Alexey! vi uma contradição nas suas palavras: https://www.mql5.com/ru/forum/375685/page9#comment_24113305: " A aleatoriedade no teorema não é definida de todo como um conceito, mas é simplesmente utilizada como parte de termos. Portanto, o raciocínio sobre a aleatoriedade como um certo conceito específico é geralmente inerente a pessoas que não estão familiarizadas com teóricos e matstatas.

Como deveria o livro "M. Kendel. Série cronológica M.:Finanças e Estatística, 1981.-199s.". (em anexo), onde um dos 12 capítulos é chamado: "Critérios de Aleatoriedade"? Quando a teoria da probabilidade é declarada, a combinatória (número de combinações, permutações, etc.) acaba por ser a base para derivar fórmulas terver, não é verdade? Tirar aleatoriamente meias de duas cores de uma gaveta no escuro, lembra-se? É a noção de aleatoriedade que leva ao critério do "Número de pontos de viragem", que deve ser cerca de 2/3 de n numa série temporal de n pontos. Há pelo menos uma dúzia desses critérios no livro.

Porque não considerar a noção de aleatoriedade bastante definida, pelo menos com base neste único livro? O seu autor não pode de forma alguma ser considerado desinformado, apenas algumas das suas monografias foram traduzidas para russo:

  • Yule George Edney, Kendall Maurice J. Theory of Statistics / Edited by F.D. Livshits. - 14ª edição revista - M. : Gosstatizdat, 1960. - 779 p. : desenho.
  • Kendall Maurice J., Stewart Alan. Teoria das distribuições - M. : Nauka, 1966 - 566 p.
  • Kendall Maurice J., Stewart Alan. Inferência estatística e relações - M.: Nauka, 1973 - 899 p.
  • Kendall Maurice J., Stewart Alan. Análise Estatística Multivariada e Séries Temporais - M.: Nauka, 1976 - 736 p.

Wiki:Kendall,_Maurice_George.

PS. A propósito, pelo critério do número de pontos pivot, sai imediatamente que as séries de cotações (não 2/3 n, mas visivelmente mais raras) estão longe de ser aleatórias. Por outras palavras, têm uma memória, têm tendência (não contra-tendência).

Корреляция,Аллокация в портфеле. Методы расчетов
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Vladimir:

Alexey! vi uma contradição nas suas palavras: https://www.mql5.com/ru/forum/375685/page9#comment_24113305: " A aleatoriedade no teorema não é definida de todo como um conceito, mas é simplesmente utilizada como parte de termos. Portanto, o raciocínio sobre a aleatoriedade como um certo conceito específico é geralmente inerente a pessoas que não estão familiarizadas com teóricos e matstatas.

Como deveria o livro "M. Kendel. Série cronológica M.:Finanças e Estatística, 1981.-199s.". (em anexo), onde um dos 12 capítulos é chamado: "Critérios de Aleatoriedade"? Quando a teoria da probabilidade é declarada, a combinatória (número de combinações, permutações, etc.) acaba por ser a base para derivar fórmulas terver, não é verdade? Tirar aleatoriamente meias de duas cores de uma gaveta no escuro, lembra-se? É a noção de aleatoriedade que leva ao critério do "Número de pontos de viragem", que deve ser cerca de 2/3 de n numa série temporal de n pontos. Há pelo menos uma dúzia desses critérios no livro.

Porque não considerar a noção de aleatoriedade bastante definida, pelo menos com base neste único livro? O seu autor não pode de forma alguma ser considerado desinformado, apenas algumas das suas monografias foram traduzidas para russo:

  • Yule George Edney, Kendall Maurice J. Theory of Statistics / Edited by F.D. Livshits. - 14ª edição revista - M. : Gosstatizdat, 1960. - 779 p. : desenho.
  • Kendall Maurice J., Stewart Alan. Teoria das distribuições - M. : Nauka, 1966 - 566 p.
  • Kendall Maurice J., Stewart Alan. Inferência estatística e relações - M.: Nauka, 1973 - 899 p.
  • Kendall Maurice J., Stewart Alan. Análise Estatística Multivariada e Séries Temporais - M.: Nauka, 1976 - 736 p.

Wiki:Kendall,_Maurice_George.

PS. A propósito, pelo critério do número de pontos pivot, sai imediatamente que as séries de cotações (não 2/3 n, mas visivelmente mais raras) estão longe de ser aleatórias. Por outras palavras, têm uma memória, têm tendência (não contra-tendência).

Não, não e não) O teorema é baseado na axiomática de Kolmogorov. Meias, dados e moedas, etc., são apenas formas de criar espaços de probabilidade específicos. Também, historicamente, eles são os precursores do teorver moderno.

A axiomática de Kolmogorov começa com noções como "evento aleatório", mas este é apenas um nome bem estabelecido para alguns conjuntos. Como "cobaia" é um nome estabelecido para alguns roedores.

O tipo de aleatoriedade de que se fala é um termo que (normalmente) significa uma sequência de variáveis aleatórias independentes, igualmente distribuídas. Isto é, por exemplo, o que o GCG deve produzir, e os aumentos aleatórios da marcha, e o ruído branco, etc., etc. (na literatura científica a abreviatura i.i.d. é frequentemente utilizada). Como pode ver, o conceito básico aqui é "variável aleatória". Este, por sua vez, é apenas um nome bem estabelecido para algumas funções que mapeiam um espaço de probabilidade para uma linha numérica.

Há uma piada famosa entre os matemáticos - "não há nada de aleatório nas variáveis aleatórias")

 
Aleksey Nikolayev:

Não, não e não) O teorema é baseado na axiomática de Kolmogorov. Meias, dados e moedas, etc., são apenas formas de definir espaços de probabilidade específicos. Também, historicamente, eles são os precursores do teorver moderno.

A axiomática de Kolmogorov começa com noções como "evento aleatório", mas este é apenas um nome bem estabelecido para alguns conjuntos. Como "cobaia" é um nome estabelecido para alguns roedores.

O tipo de aleatoriedade de que se fala é um termo que (normalmente) significa uma sequência de variáveis aleatórias independentes, igualmente distribuídas. Isto é, por exemplo, o que o GCG deve produzir, e os aumentos aleatórios de marcha, e o ruído branco, etc., etc. (na literatura científica a abreviatura i.i.d. é frequentemente utilizada). Como pode ver, o conceito básico aqui é "variável aleatória". Este, por sua vez, é apenas um nome bem estabelecido para algumas funções que mapeiam um espaço de probabilidade para uma linha numérica.

Há uma piada famosa entre os matemáticos - "não há nada de aleatório nas variáveis aleatórias")

Não, não há e não há.

Existe uma definição clara de uma quantidade determinista, aleatória e estocástica.

"Uma piada bem conhecida entre os matemáticos" significa que todas as quantidades para as quais não há nenhuma função conhecida que determine os seus valores com 100% de precisão são aleatórias ou estocásticas. Isto não significa que tal função não exista - apenas pode ainda não ser conhecida.

Parar de "reinventar os teóricos" - está tudo aí

 
Dmytryi Nazarchuk:

Não, não e não.

Há uma definição clara de quantidades determinísticas, aleatórias e estocásticas.

"Piada de matemático famoso" significa que todas as quantidades para as quais não há nenhuma função conhecida que determine os seus valores com 100% de precisão são aleatórias ou estocásticas. Isto não significa que tal função não exista - apenas pode ainda não ser conhecida.

Pare de "reinventar o teórico" - está tudo aí

A palavra "estocástico" substitui por vezes apenas "aleatório". Por exemplo, "processos aleatórios" == "processos estocásticos".

Mais especificamente, uma "variável aleatória degenerada" ou "uma variável aleatória com uma distribuição degenerada")

A teoria da probabilidade, surpreendentemente, trata da teoria da probabilidade) Começa com uma definição axiomática do conceito de probabilidade. O conceito de uma variável aleatória é um conceito derivado.

A minha noção de teororver é bastante consistente com os manuais escolares padrão (o livro de dois volumes de Shiryaev, por exemplo), mas tem algum voo de fantasia).

 
Aleksey Nikolayev:

A palavra 'estocástico' substitui simplesmente, por vezes, 'aleatório'. Por exemplo, "processos aleatórios" == "processos estocásticos".

Mais especificamente, uma "variável aleatória degenerada" ou "uma variável aleatória com uma distribuição degenerada")

A teoria da probabilidade, surpreendentemente, trata da teoria da probabilidade) Começa com uma definição axiomática do conceito de probabilidade. O conceito de uma variável aleatória é um conceito derivado.

A minha ideia de teororver é bastante consistente com os manuais escolares padrão (o livro de dois volumes de Shiryaev, por exemplo), mas tem um pouco de fantasia)

Não, não e não.

Há definições básicas no teórico e não há necessidade de inventar a sua própria.

E o livro de dois volumes de Shiryaev pode ser atirado às baratas.