计量经济学：领先一步的预测 - 页 94 1...87888990919293949596979899100101...139 新评论 Дмитрий 2011.12.02 13:38 #931 faa1947: 不要偏离方向。 突出决定性的部分。残留物呢？我们再次检查确定性的部分。原因是旧的。去找噪音。得到没有确定性成分的噪音，我们可以推理。 对于非平稳序列，这种确定性的成分会随着时间的推移而发生很大的变化。必须采用适应性方法来预测 СанСаныч Фоменко 2011.12.02 13:43 #932 Demi: 对于非稳态序列，这种确定性的成分在时间上会有很大的变化。对于预测，应采用适应性的方法 如果你先看一下这个题目，你会看到以下想法的细节和对它的实际计算。 想法。 1.对样本进行模型拟合 2.提前1步预测 3.一旦事实到了，在移位的样本上再次进行拟合 4预测再次领先1步。 右边有一个模型参数（滞后期）的表格，你可以看到，模型参数几乎每次都在变化。 Дмитрий 2011.12.02 13:50 #933 faa1947: 如果你先看一下这个题目，你会看到以下想法的细节和对它的实际计算。 想法。 1.对样本进行模型拟合 2.提前1步预测 3.当事实到来时，在移位的样本上再次拟合。 4再次预测1步。 右边有一个模型参数（滞后期）的表格，你可以看到，模型参数几乎每次都在变化。 所以这就是它--不稳定，该死的地)))))。 没有什么好东西可以出来的。所有这些对伪静态的适应都只是萨满教。无论你怎么强奸，这个系列仍将是非静态的。非常强烈的非稳态或强烈的非稳态或弱或强的非稳态--没有可靠的预测方法。所有的数学统计都是在静止性和遍历性假设的基础上发展的。 Sceptic Philozoff 2011.12.02 14:03 #934 我想知道遍历性与此有什么关系。为我解释一下，迪米：也许我习惯于以其他方式理解它。 СанСаныч Фоменко 2011.12.02 14:03 #935 Demi: 所以这就是它--非平稳性，该死的)))))。 不会有什么好结果的。所有这些还原为伪静态的做法都是萨满教。这个系列仍将是非稳态的，无论你如何强迫它。非常强烈的非稳态或强烈的非稳态或弱或强的非稳态--没有可靠的预测方法。所有的数学统计都是基于静止性和遍历性的假设。 有大于1的利润系数的总数，但这没有什么可安慰的，因为它们更糟糕。 不想放弃。也许是糟糕的平滑，也许是错误的回归者？ 或者是对预测的错误解释？我们需要研究一下。这就是我开分店的原因。 Sceptic Philozoff 2011.12.02 14:05 #936 faa1947: 右边有一个表格，上面有模型参数（滞后期），你可以看到，模型参数几乎每次都在变化。 而你仍然打算坚持使用一个在主要参数方面极不稳定的模型？ Дмитрий 2011.12.02 14:09 #937 Mathemat: 我想知道遍历性与它有什么关系？为我解释一下吧，黛米：也许我习惯于用其他方式来理解它。 如果并且只有在随机过程是遍历的情况下，时间或空间序列才有可能估计出对应于未来和过去数值的分布函数。Ergodicity为将过去的指标值视为未来值的同质群体的随机样本提供了依据。 对于遍历过程，从一个实现计算出来的期望值、方差和自相关 函数对任何其他实现都是一样的。(部分引文。)如果一个系列是非稳态的，因此是非正态的 СанСаныч Фоменко 2011.12.02 14:13 #938 Mathemat: 而你仍然打算坚持一个在主要参数上极难维持的模式？ 我不是在坚持模式，而是在坚持方法。 Sceptic Philozoff 2011.12.02 14:14 #939 Demi: Тогда и только тогда, когда стохастический процесс является эргодическим 嗯，首先，这些都是我已经熟悉的一般词汇。 其次，这里甚至没有提到把报价过程看成是一套实现的过程。意识是一个，句号。至少在计量经济学 方面。 第三，也是最重要的一点：如果我们不能做出其他可能的实现，怎么能检查它，侵蚀性？(如果我们能做到这一点，我们就可以做一个理想的测试器，它将能够百分之百地检查任何TC的鲁棒性，因为我们将有，大致上说，需要多少输入数据就有多少输入数据，即无限多）。 faa1947: 我不是在 坚持模式，而是在坚持方法。 好吧，问题是一样的，但要讲究方法。 СанСаныч Фоменко 2011.12.02 14:25 #940 Mathemat: 好吧，同样的问题，但要讲究方法。 据我所知，没有任何其他东西能做到如此完善的发展 1...87888990919293949596979899100101...139 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
不要偏离方向。
突出决定性的部分。残留物呢？我们再次检查确定性的部分。原因是旧的。去找噪音。得到没有确定性成分的噪音，我们可以推理。
对于非平稳序列，这种确定性的成分会随着时间的推移而发生很大的变化。必须采用适应性方法来预测
对于非稳态序列，这种确定性的成分在时间上会有很大的变化。对于预测，应采用适应性的方法
如果你先看一下这个题目，你会看到以下想法的细节和对它的实际计算。
想法。
1.对样本进行模型拟合
2.提前1步预测
3.一旦事实到了，在移位的样本上再次进行拟合
4预测再次领先1步。
右边有一个模型参数（滞后期）的表格，你可以看到，模型参数几乎每次都在变化。
如果你先看一下这个题目，你会看到以下想法的细节和对它的实际计算。
想法。
1.对样本进行模型拟合
2.提前1步预测
3.当事实到来时，在移位的样本上再次拟合。
4再次预测1步。
右边有一个模型参数（滞后期）的表格，你可以看到，模型参数几乎每次都在变化。
所以这就是它--不稳定，该死的地)))))。
没有什么好东西可以出来的。所有这些对伪静态的适应都只是萨满教。无论你怎么强奸，这个系列仍将是非静态的。非常强烈的非稳态或强烈的非稳态或弱或强的非稳态--没有可靠的预测方法。所有的数学统计都是在静止性和遍历性假设的基础上发展的。
所以这就是它--非平稳性，该死的)))))。
不会有什么好结果的。所有这些还原为伪静态的做法都是萨满教。这个系列仍将是非稳态的，无论你如何强迫它。非常强烈的非稳态或强烈的非稳态或弱或强的非稳态--没有可靠的预测方法。所有的数学统计都是基于静止性和遍历性的假设。
有大于1的利润系数的总数，但这没有什么可安慰的，因为它们更糟糕。
不想放弃。也许是糟糕的平滑，也许是错误的回归者？ 或者是对预测的错误解释？我们需要研究一下。这就是我开分店的原因。
Mathemat:
我想知道遍历性与它有什么关系？为我解释一下吧，黛米：也许我习惯于用其他方式来理解它。对于遍历过程，从一个实现计算出来的期望值、方差和自相关 函数对任何其他实现都是一样的。
(部分引文。)
如果一个系列是非稳态的，因此是非正态的
而你仍然打算坚持一个在主要参数上极难维持的模式？
Demi: Тогда и только тогда, когда стохастический процесс является эргодическим
嗯，首先，这些都是我已经熟悉的一般词汇。
其次，这里甚至没有提到把报价过程看成是一套实现的过程。意识是一个，句号。至少在计量经济学 方面。
第三，也是最重要的一点：如果我们不能做出其他可能的实现，怎么能检查它，侵蚀性？(如果我们能做到这一点，我们就可以做一个理想的测试器，它将能够百分之百地检查任何TC的鲁棒性，因为我们将有，大致上说，需要多少输入数据就有多少输入数据，即无限多）。
faa1947: 我不是在 坚持模式，而是在坚持方法。
好吧，问题是一样的，但要讲究方法。
好吧，同样的问题，但要讲究方法。