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Novamente, é uma questão de adequação do modelo escolhido.
FreeLance penso que se o número de graus de liberdade não é difícil e o tipo de dependência é claro a priori - qual é a questão?
Você entende a dependência a priori? Eu não entendo.
para alsu
A questão aqui não é sobre o grau, mas qual polinômio escolher. Por exemplo, de acordo com Draper Smith, para séries temporais, o aumento do grau de polinômio Chebyshev acima de 3 pode levar a um agravamento significativo dos resultados.
E ainda há a questão da regressão multivariada - envolvendo todos os dados de "medição" disponíveis.
Pode-se, IMHO, falar de MNC no caso de um modelo advectivo. Existe algum? !!!!
P.S. Por que eu escolhi o modelo multivariado? Sim porque, segundo alguns estudos, a eficiência (preditiva) aumenta consideravelmente.
j21, ponha sua pesquisa para fora: já há uma discussão interessante em curso. E há muitas pessoas interessantes aqui.
P.S. Seu tópico ameaça tornar-se um dos mais divertidos e informativos neste fórum. São poucos, realmente poucos.
Referência indireta ao artigo. Publicação científica: Zhdanov A.I., Muravyev D.G. "About one regression method of currency quotes forecasting" (Samara).
Eu pessoalmente tenho dificuldades com a formalização.
C'um caraças.
Era exatamente disto que eu estava falando: o início do artigo - P(z) é desconhecido, o final do artigo - usamos o critério t, ou seja, assumimos uma distribuição normal. Acontece que o autor está simplesmente colando os dados em fórmulas sem entender quais suposições implícitas são feitas no processo.
Obrigado! A propósito, a reslib tem bastante literatura científica sobre regressão linear aplicada e equações de regressão em conjunto com séries temporais. Infelizmente, há um limite de páginas de reslíbulo. Infelizmente o livro está em inglês, é um pouco difícil de ler.
Você pode dar o essencial da questão da regressão multivariada a partir de uma perspectiva de série temporal?
Com relação ao artigo - vi em algum lugar uma implementação (ou similar) do algoritmo (por estes autores). Assim que eu o encontrar - eu o afixarei.
P.S. Não há um texto completo do artigo. ((
método das menores distâncias ou regressão de quantis
Você pode entrar em mais detalhes sobre isto, ou um link para onde encontrá-lo.