Ressonância estocástica - página 17

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para Yurixx

Estou vendo, eu estava falando de uma janela deslizante. Depois da cerveja de ontem eu não penso muito bem, mas de acordo com as primeiras aproximações o tipo de dependência analítica do comprimento da janela deve ser "quase" linear, mas sim "quase" exponencial, mais ou menos falando, decrescente em relação ao tamanho inicial da amostra, a propósito, e nós sabemos disso ou não.

Se eu colocar meus pés no local de trabalho, vou tentar pensar, embora apenas o cérebro da minha espinha dorsal esteja em condições de trabalhar. :о)

PS: Se não é segredo, por que você precisa disso?

para Candidato

yuri explicou no post seguinte que se tratava de uma janela deslizante de que estávamos falando.

 
Avals:


Não vai funcionar então:

Yurixx escreveu (a):
Não, é apenas uma janela deslizante de amostras M de comprimento. Portanto, o número de elementos na seqüência Y é N-M+1.

Sim, então eu também não entendo tudo isso.
 
grasn:


para Candidato

Yuri explicou no post seguinte que estava falando de uma janela deslizante.

Parece que acabei de perder aquele post :(. Ainda não se sabe como corrigir a dependência das contagens
 
lna01:
grasn:


para Candidato

Yuri explicou no post seguinte que estava falando de uma janela deslizante.

Acho que acabei de perder aquele post :(. Ainda não se sabe como corrigir a dependência das contagens

Por que precisamos nos ajustar para a dependência das amostras? Eu faria algo mais simples: qualquer média "mastiga" da amostra espalhada por alguma porcentagem, você provavelmente pode estimar o valor desta porcentagem do comprimento da janela M para amostras com as características listadas por Yury - analiticamente ou experimentalmente. Mas não estou pensando direito no momento...

 

Bem, sim, está, mas nenhum limite claro está fora de questão. Se em um milhão de amostras há chances reais de obter um resultado diferente da expectativa por 4 sigma ou mais (a hipótese normal dá probabilidade 0,0000634, ou seja, a expectativa de tais amostras é de 63,4 casos), então em cem amostras tais chances são ilusórias (m.o. seu número é 0,00634). Mas isto não significa que em uma centena de amostras não podemos encontrar um desvio de amostra por mais de 4 sigmas. É extremamente improvável.

Yurixx, este problema de fronteiras só pode ser colocado em termos probabilísticos.

P.S. Bem, por exemplo: encontre tais valores Ymin e Ymax nos quais Y cai com probabilidade de 0,99. É razoável supor que ambos os extremos estão equidistantes do modus operandi da população em geral.

 
Mathemat:

Bem, sim, está, mas nenhum limite claro está fora de questão. Se em um milhão de amostras há chances reais de obter um resultado diferente da expectativa por 4 sigma ou mais (a hipótese normal produz probabilidade 0,0000634, ou seja, a expectativa de tais amostras é 63,4 casos), então em uma centena de amostras tais chances são ilusórias (m.o. seu número é 0,00634). Mas isto não significa que em uma centena de amostras não podemos encontrar um desvio de amostra por mais de 4 sigmas. É extremamente improvável.

Yurixx, este problema de fronteiras só pode ser colocado em termos probabilísticos.

Sim, acho que é assim que ele coloca - aproximadamente, você realmente não consegue obter dados precisos. Mas eu estou curioso, por que tal necessidade :o)))

 
grasn:

Por que fazer alguma consideração sobre a dependência das amostras? Eu faria algo mais simples: qualquer média "mastiga" alguma porcentagem da dispersão da amostra, você provavelmente pode estimar o valor dessa porcentagem a partir do comprimento da janela M em amostras com as características listadas por Yuri - analiticamente ou experimentalmente. Embora não esteja pensando claramente no momento...

Experimentalmente é fácil, eu o faria - suspeito que estamos falando de variáveis distribuídas não-normalmente :), para elas mesmo com a soma independente das distribuições pode ter uma resposta muito menos agradável e compacta. Dependência dá termos adicionais ao somar variáveis aleatórias, mas não consigo descobrir quais são esses termos para este caso. Em uma palavra, eu me junto à sua pergunta: se não é segredo, por que precisamos disso? :)
 
Yurixx, você não acha que as séries de preços (ou séries de diferenças) estão relacionadas a uma distribuição normal de contagens (ou seja, uma série de preços é um processo Browniano clássico)?
 
lna01:
grasn:

Por que fazer alguma consideração sobre a dependência das amostras? Eu faria algo mais simples: qualquer média "mastiga" alguma porcentagem da dispersão da amostra, você provavelmente pode estimar o valor dessa porcentagem a partir do comprimento da janela M em amostras com as características listadas por Yuri - analiticamente ou experimentalmente. Embora não esteja pensando direito no momento...

Experimentalmente tão simples quanto isso, eu o faria - suspeito que de fato não estamos falando de quantidades distribuídas normalmente :), para eles mesmo com a soma independente das distribuições pode ter uma resposta muito menos agradável e compacta. Dependência dá termos adicionais ao somar variáveis aleatórias, mas não consigo descobrir quais são esses termos para este caso. Em uma palavra, eu me junto à sua pergunta: se não é segredo, por que precisamos disso? :)

Se considerarmos o incremento desta quantidade, então a independência é observada.
 
Avals, se estamos falando especificamente de retornos ( aumentos de preço de fechamento), então, infelizmente, aqui também não há independência: os retornos não são distribuídos de acordo com a lei normal. Isto está bem descrito nos livros de Peters, eu dei o link no mesmo tópico em algum lugar nas primeiras páginas.
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