R - bitte teilen Sie Ihre Erfahrungen mit - Seite 7
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Die Modellreihenfolge wird automatisch anhand des Akaike-Informationskriteriums ausgewählt. Lesen Sie die Hilfe zum Befehl ar.
Gefunden
> x<-ar.burg(eur, aic=F, 20)
> x
Anrufen:
ar.burg.default(x = eur, aic = F, order.max = 20)
Koeffizienten:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0.9665 0.1096 -0.0941 0.0106 0.0004 0.0488 -0.0343 -0.0229 0.0288 0.0033 -0.0496 0.0168 0.0139 -0.0190 -0.0115 0.0173 0.0258 -0.0132 -0.0346 0.0365
So wie ich es verstehe, handelt es sich um einen gewichteten Mach in meinem Beispiel mit T=20, nur von höherer Qualität. Sie unterscheidet sich nur durch den ersten Term, der eine Konstante ist.
Ich frage mich, ob es möglich ist, TC in einem solchen Maßstab zu bauen?
So wie ich es verstehe, ist dies das gewichtete Winken in meinem Beispiel mit T=20, nur von höherer Qualität. Der einzige Unterschied ist der erste Term, der eine Konstante ist.
Ich frage mich, ob es möglich ist, TC in solchen Größenordnungen zu bauen?
Sie haben sich geirrt, diese Modelle sind nicht zum Glätten geeignet. Lernen Sie die Grundlagen der Ökonometrie.
Außerdem führt die Schätzung von AR-Modellen auf Daten mit einer Einheitswurzel zu nichts Gutem.
Sie irren sich, diese Modelle sind nicht zum Glätten geeignet. Lernen Sie die Grundlagen der Ökonometrie kennen.
Außerdem ist die Schätzung von AR-Modellen für Daten mit einer Einheitswurzel nicht sinnvoll.
Wollen Sie damit andeuten, dass Sie den Koeffizienten wegen des MNC nicht trauen können?
Es gibt aber noch eine Reihe anderer Schätzungsmethoden, wie z.B. Detrending....
Was ist dann das Ofenrohr?
Wenn es um Ökonometrie geht, ist das eine Sache, aber wenn es um TA-Attrappen geht, ist das eine andere. Hier liegt ein Schätzungsfehler vor, und es ist alles dunkel:
Gewählte Reihenfolge 20 sigma^2 geschätzt als 2.124e-06
Hier liegt ein Schätzungsfehler vor, und es herrscht eine solide Dunkelheit.
In Ihrem Fall liegt ein Modellspezifikationsfehler vor.
In Ihrem Fall liegt ein Modellspezifikationsfehler vor.
Ich verstehe das.
Aber was ist der Modellspezifikationsfehler einer einfachen Maschine, einer eXponentialen Maschine, und woher bekommen wir den gewichteten Koeffizienten, um über Fehler zu sprechen? Das ist es, was ich meine.
Ich verstehe das.
Aber was ist der Modellspezifikationsfehler einer einfachen Maschine, einer eXponentialen Maschine, und woher bekommt man den gewichteten Koeffizienten, um über den Fehler zu sprechen? Das ist es, was ich meine.
Du verstehst das nicht. Lernen Sie die Grundlagen der Ökonometrie kennen. Ich werde mich nicht zu weiteren akademischen Floskeln äußern.
Die "Mash-ups" haben keinen Spezifikationsfehler. Wo erhält man gewichtete Koeffizienten - Studie DSP.
Du verstehst das nicht. Lernen Sie die Grundlagen der Ökonometrie kennen. Ich werde keinen weiteren akademischen Firlefanz kommentieren.
Es gibt keinen Spezifikationsfehler bei "Assistenten". Wo erhält man gewichtete Koeffizienten - Studie DSP.
Auch wenn es hart ist, danke ich Ihnen trotzdem.
Ich werde weitermachen.
Hilfe, wieder ein Problem.
Ich bewerte die Regression: fm1 <- lm(dRegres1 ~ 1 + dRegres2, singular.ok = FALSE)
In R ist alles in Ordnung, aber wenn ich es von mt4 aus aufrufe, bekomme ich einen Fehler:
Fehler in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
0 (nicht-NA) Fälle
Was am meisten stört, ist, dass der fehlerbereinigte Code in R dann in mt4 nicht funktioniert.
Vielen Dank im Voraus.