forexman77 : 지금까지 ARIMA에 대한 나의 이해는 먼저 다른 설정으로 AIC를 계산해야 한다는 사실에 충분했습니다. 그리고 AIC를 계산하려면 최대 가능도 함수를 올바르게 이해했다면 Log-Likelihood를 얻어야 합니다. 그런데 어째서인지 그녀는 나를 R로 조금 못 이긴다.
그러나 거기에 플러스에 일부 소스 코드는 무엇입니까? 예와 규범을 복사하여 붙여넣은 다음 도중에 알아내십시오.
그 자신도 설명이 있는 정상적인 소스를 찾을 때까지 주제를 파악하는 데 지쳤고, 그것도 완전히 완료되지 않았습니다.
계수 1차 자기회귀는 자기수정 계수와 일치합니다. 1차 주문하고 일치하지 않는 것 같습니다.
글쎄, 당신은 왼쪽의 그림에서 볼 수 있습니다. 어떤 이유로 차트 자체가 다릅니다.
그건 그렇고 ARIMA 알고리즘을 파이썬으로 이해하려고 하다가 수십 개의 연결된 파일을 뛰어넘어 어떻게 계산되는지 보는 데 지쳤습니다.
어쩌면 어떻게 든 전체 알고리즘을 잡을 수 있습니다. 모든 것이 어떻게 작동합니까?
그런데 ARIMA 알고리즘을 파이썬으로 이해하려고 하다가 수십 개의 연결된 파일을 뛰어넘어 어떻게 계산되는지 보는 데 지쳤습니다.
어쩌면 어떻게 든 전체 알고리즘을 잡을 수 있습니다. 모든 것이 어떻게 작동합니까?
당신은 이론을 더 잘 읽을 수 있습니다. x, 나는 그것을 직접 코딩하지 않았습니다 - 그들은 거기에 물고기가 없다고 말했고 나는 등반하지 않습니다 :)
또 다른 순간 - 고정되지 않은 차트에서 akf를 사용하는 것은 쓸모가 없습니다.
글쎄, 왜 쓸모가없고, 추세가 보입니다)이 목적을 위해서만 smoothr이 적합 할 수 있습니다.
글쎄, 왜 쓸모가없고, 추세가 보입니다)이 목적을 위해서만 smoothr이 적합 할 수 있습니다.
또는 막닥 노멀 :)
글쎄, 왜 쓸모가없고, 추세가 보입니다)이 목적을 위해서만 smoothr이 적합 할 수 있습니다.
acf는 모든 infa가 모델에 의해 선택되었는지 여부를 이해하는 데 사용됩니다.. 잔차가 자기 상관이 없으면 노이즈가 있으므로 규범 모델이 구축됩니다.
다른 형태에서는 지표로서 실제로는 쓸모가 없습니다 0
당신은 이론을 더 잘 읽을 수 있습니다. x, 나는 그것을 직접 코딩하지 않았습니다 - 그들은 거기에 물고기가 없다고 말했고 나는 등반하지 않습니다 :)
나도 당신에게서 이것을 들었습니다. 온갖 이론과 영상을 뒤져보니 암기된 구절처럼, 앵무새처럼 똑같은 말을 하고 있다는 결론에 이르렀다.
하지만 실제로는 그 누구도 알고리즘을 만들고 보여줄 수 없다.) 무슨 말을 하는지 전혀 이해하지 못하는 경우가 많다는 의견이 있었다.
확인하려면 전체를 테스터에 넣고 확인해야 합니다. 따라서 R 및 Python에서 각 막대를 계산하는 것은 지겹고 매개변수를 사용하여 "재생"합니다.
나도 당신에게서 이것을 들었습니다. 온갖 이론과 영상을 뒤져보니 암기된 구절처럼, 앵무새처럼 똑같은 말을 하고 있다는 결론에 이르렀다.
하지만 실제로는 그 누구도 알고리즘을 만들고 보여줄 수 없다.) 무슨 말을 하는지 전혀 이해하지 못하는 경우가 많다는 의견이 있었다.
확인하려면 전체를 테스터에 넣고 확인해야 합니다. 따라서 R 및 Python에서 각 막대를 계산하는 것은 지겹고 매개변수를 사용하여 "재생"합니다.
글쎄, 네, 하지만 사람들이 내가 그들을 믿는다고 말하기 때문에 ..)) 나는 그들이 이해한다고 생각합니다
arima는 주기적인 주기, 계절별 판매 등을 예측합니다. 쓰레기. 시장에서 주기는 선험적으로 비주기적입니다(일부 지속적으로 성장하는 지수에는 어떤 종류의 영향이 있을 것입니다).
arima는 주기적인 주기, 계절별 판매 등을 예측합니다. 쓰레기. 시장에서 주기는 선험적으로 비주기적입니다(일부 지속적으로 성장하는 지수에는 어떤 종류의 영향이 있을 것입니다).
그러나 다시, 이것은 "사람들이 말했다"). 내가 직접 확인하기 전까지는 믿지 않고 몇 가지 추가 사항을 추가할 것이지만 이를 위해서는 모든 것이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.
그건 그렇고, 기본적으로 암호 화폐에 대한 기계 학습에 대한 많은 예가 있습니다. 선험적으로 트렌드가 있기 때문에 그것이 거기에서 작동하는 이유입니다.
어떻게 그 트렌드를 즉시 깨고 이 모든 "지적 학습"이 작동을 멈출 것입니까? 그러나 MO에는 아마도 일부 진실이있을 것입니다. 당신은 볼 필요가 있습니다 ....
지금까지 ARIMA에 대한 나의 이해는 먼저 다른 설정으로 AIC를 계산해야 한다는 사실에 충분했습니다. 그리고 AIC를 계산하려면 최대 가능도 함수를 올바르게 이해했다면 Log-Likelihood를 얻어야 합니다. 그런데 어째서인지 그녀는 나를 R로 조금 못 이긴다.
그러나 거기에 플러스에 일부 소스 코드는 무엇입니까? 예와 규범을 복사하여 붙여넣은 다음 도중에 알아내십시오.
그 자신도 설명이 있는 정상적인 소스를 찾을 때까지 주제를 파악하는 데 지쳤고, 그것도 완전히 완료되지 않았습니다.