引文中的依赖性统计（信息论、相关和其他特征选择方法）。 - 页 18

新评论
 
Avals:

NEs可以有不同的分布，可以是依赖的，也可以是独立的。如果2个CV是独立的，那么独立随机变量的条件分布就等于其无条件分布。在一个SV的情况下，其分布与之前的SV值无关

我只是要求你至少构建一个阿列克谢的矩阵。 我不能--直到我提出了分布假设。

阿列克谢说--不管它是什么。

这就是我被卡住的地方。

;)

 
avatara:

你有回报（而且阿列克谢声称它们在时间分布上几乎是拉普拉斯式的）。

现在，你要测试关于它们与先前数值的独立性的假设。

如果回报的分布模式是均匀的，正确。否则就不是。这就是我所说的。

而波动性对股票-波动性敏感是一个事实。但原因是不同的。

而试图配给它--会模糊明显的切割。

越远（超过西格玛）--越是独立...

;)

所以，请按顺序、按步骤进行。有一个假说，它是依赖性的假说，而不是独立性的假说。为什么要提出假说？

模型的统一性是什么意思(哪一个？)，为什么该方法的模型独立性的主张被顽固地忽视？

所讨论的波动行为的原因是市场的会期主义，不要把它弄得很神秘。

配给制的尝试是为了排除对我们来说非常强烈但显然没有用的 实际效果

P.S. 哦，天才的猜测:)，你把第二个过程称为用时间转移的同一过程？而你是否怀疑这是同一个过程？那么，把观察者移到邻近的时区，就从根本上改变了观察到的报价的性质？

 
Avals:

这里有 一个足够简单的卡方来检验独立假设。没有对NE的狂想分布进行假设

它是隐性的。它是统一的。

拿出任何分布的pdf - 它不会那么容易。

 
Candid:

所以，请按顺序、按步骤进行。 有一个假说，它是一个依赖性的假说，而不是独立性的假说。为什么要提出假说？

什么叫均衡模型（哪一个？），为什么方法的模型独立性的主张被顽固地忽视？

所讨论的波动行为的原因是市场的会期主义，不要把它弄得很神秘。

配给制的尝试是为了排除对我们来说非常强烈但显然没有用的 实际效果

P.S. 哦，天才的猜测:)，你把第二个过程称为用时间转移的同一过程？而你是否怀疑这是同一个过程？那么，把观察者移到邻近的时区，就从根本上改变了观察到的报价的性质？

我暂时不作评论。

只需阅读讨论。

有时间了。

:)

 
avatara:

它是隐性的。它是统一的。

拿出任何分布的pdf - 它不会那么容易。


就我所读到的资料来看--它没有任何地方对东北地区的分布做出任何假设。

为什么要深入研究这个话题？没有看到实际的产出。即使标准显示我们存在依赖性--接下来该怎么做？除了写一篇论文外 :)

 
Avals:


就我所读到的资料来看--没有任何地方对东北地区的分布做了任何假设。

为什么要深入研究这个问题？你看不到实际的影响。即使标准显示我们存在依赖性--接下来该怎么做？除了写论文之外 :)

我只是在陈述明显的事实。

如果我们用来估计一个不可信的分布的概率（频率）--关于独立性的结论是牵强的。

这就是为什么chi-squared更经常被用来拒绝合理的推理。

这就是我们看到的情况。

:)

 

如果阿列克谢为拉普拉斯计算了理论上的卡方--cicavo。

而事实上，他甚至无法回答他的计算是关于哪种收益分布的假设。

解释一下...

 
avatara:

我将暂时不发表评论。

只需阅读讨论。

有时间了。

:)

你不需要评论，你需要试着回答我的问题。我告诉你一个秘密--它们的设计是为了试图回答它们，你会明白一些东西）。

我看了讨论，顺便说一下，你真的想讨论17页的苍蝇和肉片的混合物吗？

我甚至猜测你对这两个过程的称呼是否正确？

 
avatara:

如果阿列克谢为拉普拉斯计算了理论上的卡方--cicavo。

而事实上，他甚至无法回答他的计算是关于哪种收益分布的假设。

澄清...

我完全听不懂这个话题中的一半话语，但即使是我也意识到，分布情况与此完全没有关系。

一个在单个计数之间有依赖关系的过程的分布不一定是均匀的 或正常的。这很明显。

例如：普希金的诗作。如果文本中提到了 "橡木 "和 "链条"，那么任何机会都会有 "猫 "在附近。词与词之间的这种关系与 "tom "这个词或任何其他词在段落中的分布没有关系。

 
Avals:


为什么要深入研究这个话题？你看不到任何实际的产出。即使标准显示我们存在依赖性--我们接下来该怎么做？

下一步是寻找它。可能有间接的迹象。例如，每天的周期性指出波动是原因。

有人的动机可能会因此而被刷新 :)

1...111213141516171819202122232425...74
新评论