苏尔托诺夫回归模型（SRM）--声称是市场的数学模型。 - 页 11

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yosuf:
可以尝试这样做。这里有一个实现（18）的指标，也许程序员可以进行这个操作？

我已经安装了它，但我什么都不明白。平滑化在哪里？还是根本就没有平滑？
 
Demi:

好吧，那么回归模型将是一个致命的陷阱。有很多懂得回归分析的专家，但只有少数人在市场上赚钱。

回归是一个起点。下一步是ARCH。然后，下一个....
 
Avals:

无残差的模型是指无误差地预测系列值的模型。残差是误差（预测值和实际值之间的差异）。因此，实际上有一个分解为确定性的部分（预测模型）+噪声（正态分布的残差）。
不同意。确定性的 "或 "平均值 "也是由噪声形成的。这是一个恶性循环：要预测，你必须知道预测的结果，事实证明。有些东西必须要放弃。否则就是死路一条。
 
anonymous:

这一行包含45个零和45个一。期望值为0.5。


它不理解二进制模式。我们需要更简单的东西。

 
faa1947:


是的，当然了。但残差是通过单位根检验，即静止性检验。

另一个问题。如果它不完全是你所写的那样，怎么办？如果真如你所写的那样，预后是否可信？


不，对残差进行正态分布测试（例如Z检验）。静止性可能是为了测试其他东西))
 
yosuf:
我不同意。确定性的 "或 "平均数 "也是由噪音形成的。这里有一个恶性循环：为了预测，人们必须知道预测的结果，事实证明。有些东西必须要放弃。否则就是死路一条。

不存在僵局。阿瓦尔斯很好--他没有失去一点信息：将确定的与余数相加，你就得到了原来的商数。
 
yosuf:
你如何解释RMS将MO提高到0.8787的事实呢？此外，如果有效值输入在0和1之间严格交替，也会显示0.5。因此，在你给出的系列中，有一种情况使这个平衡点向1转移。

你不需要寻找误差的大小，你需要分析其分布。为了简单起见，你可以简单地用视觉构建这个分布
 
faa1947:

不存在僵局。阿瓦尔斯很好--他没有失去一点信息：将确定的与余数相加--你得到了原始商。
然后描述你想如何获得 "确定性"，并且没有噪音？
 
yosuf:
我不同意。确定性的 "或 "平均数 "也是由噪音形成的。这里有一个恶性循环：为了预测，人们必须知道预测的结果，事实证明。有些东西必须要放弃。否则就是死路一条。

问题不在于如何和根据什么进行预测，而是如何检查其有效性。如果残差（误差）不是高斯分布，那就不好办了）)
 
Avals:

你不需要寻找误差的大小，你需要分析其分布。为了简单起见，你可以简单地把这个分布图画在视觉上
考虑一下，RMS通过将其近似为1而不是0，是否正确地确定了该系列的吸入量（MO）？在这种情况下，除了算术平均数，还有没有其他计算OD的方法？
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