Das Sultonov-Regressionsmodell (SRM) - behauptet, ein mathematisches Modell des Marktes zu sein. - Seite 42

 
orb:
Ist die Dichte nicht auf 0 bis 1 begrenzt?

Die Dichte ist es nicht.
 
orb:
Ist die Dichte nicht auf 0 bis 1 begrenzt?
Natürlich ist sie durch eins begrenzt, aber hier: P=1+tHammasp(t/t;n;1;0), wobei tHammasp(t/t;n;1;0) die Verteilungsdichtefunktion ist, die von 0 bis 1 variiert. Siehe Formel (7) in dem Papier.
 
yosuf:

Ja, ich habe es wohl mit den Nullen übertrieben...

In jeder Regression ist es ein Talent, Äqui in den Himmel fliegen zu sehen... die Hauptsache ist, man glaubt daran...))
 
anonymous:

Dichte - nein.
Verabschieden wir uns!) Ignorant.
 
orb:
Auf Wiedersehen!) Ignorant.


f(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)^2)/(2*sigma^2))/(sigma*sqrt(2*pi)) - die Dichte der Normalverteilung.

Sie, Herr Professor, werden überrascht sein, dass f(0, 0, 0,01)=39,89

 
yosuf:
Natürlich ist sie durch eins begrenzt, aber hier: P=1+tHammasp(t/t;n;1;0), wobei tHammasp(t/t;n;1;0) die Verteilungsdichtefunktion ist, die von 0 bis 1 variiert. Siehe Formel (7) in dem Papier.

Außerhalb der Besetzung wird die Einheit durch das nichtinvariante Integral der Dichte von -inf nach x begrenzt.
 
anonymous:


f(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)^2)/(2*sigma^2))/(sigma*sqrt(2*pi)) - ist die Dichte der Normalverteilung.

Sie, Herr Professor, werden überrascht sein, dass f(0, 0, 0,01)=39,89

Ich werde es überprüfen, und im Allgemeinen sind Sie falsch, denn 0 ist ein diskreter Wert, und Sie verwenden ein kontinuierliches Normalverteilungsgesetz, bzw. Sie müssen eine verallgemeinerte Dichte einführen, denn die Zufallsvariable ist gemischt X, mit möglichen Werten von x, die einen diskreten Wert von 0 annimmt, die anderen kontinuierliche Werte!

 
orb:

und im Allgemeinen hast du es falsch verstanden, weil 0 ein diskreter Wert ist und du ein kontinuierliches Normalverteilungsgesetz verwendest,

f(x, 0, 0,01) > 1 für jedes x im Intervall [-0,027152;0,027152].

Entsprechend müssen wir eine verallgemeinerte Dichte einführen,

unbedingt :D

da die Zufallsvariable X gemischt ist, mit möglichen Werten von x, die einen diskreten Wert 0, die übrigen kontinuierliche Werte annehmen!

Wirklich? Ist die Menge der ganzen Zahlen nicht diskret? Ist es in Ordnung, dass x einen beliebigen Wert aus der Menge der ganzen Zahlen (als Teilmenge für R) annehmen kann?

 
anonymous:

f(x, 0, 0,01) > 1 für jedes x im Intervall [-0,027152;0,027152].

Auf jeden Fall :D

Wirklich? Ist die Menge der ganzen Zahlen nicht diskret? Ist es in Ordnung, dass x beliebige Werte aus der Menge der ganzen Zahlen (als Teilmenge für R) annehmen kann?

Stimmen Sie mit der Aussage überein, dass m=0 die mathematische Erwartung oder vielmehr deren Schätzung ist?

Ist sigma=0,01 die Wurzel der Varianzschätzung?

können Sie eine solche Reihe modellieren?), so dass die Schätzungen nicht aus Ihrem Kopf stammen.

 
orb:

Stimmen Sie mit der Aussage überein, dass m=0 die mathematische Erwartung oder vielmehr deren Schätzung ist?

Ist sigma=0,01 die Wurzel der Varianzschätzung?

können Sie eine solche Reihe modellieren?), so dass die Schätzungen nicht aus Ihrem Kopf stammen.


Es handelt sich nicht um Schätzungen, sondern um die exakten Parameter der Verteilung - Erwartungswert und Standardabweichung, Professor :D

Natürlich kann ich eine solche Serie modellieren. Obwohl das hier völlig unnötig ist, denn Ihre Ketzerei mit Yusuf wird allein durch die Analyse der theoretischen Verteilungsfunktion widerlegt.

> x <- rnorm(100, 0, 0.01)
> x
  [1]  1.619572 e-02  6.798108 e-05 -3.627928 e-03  5.241613 e-03  1.273511 e-02  1.575794 e-03  7.716432 e-03  2.047810 e-03
  [9]  7.551535 e-03  2.707827 e-03 -1.783785 e-02  4.513436 e-03 -4.031291 e-03 -1.058043 e-02  1.421831 e-04 -6.639672 e-03
 [17] -1.434773 e-02 -4.618057 e-03 -1.411381 e-02 -1.459423 e-02 -7.465568 e-03 -7.713061 e-03  3.016197 e-02 -4.193879 e-03
 [25]  8.984821 e-03  7.578804 e-03 -1.256003 e-02  1.374785 e-02  1.239761 e-03 -1.547361 e-02 -1.735638 e-02 -6.853623 e-03
 [33]  5.278165 e-03 -1.917603 e-03 -3.507008 e-03  3.709349 e-03 -2.094672 e-04 -2.224821 e-03 -3.501819 e-03 -3.312482 e-03
 [41]  9.050138 e-03 -1.517038 e-03 -2.481432 e-04  1.132736 e-03  2.664056 e-03  2.146325 e-03 -1.762083 e-02 -8.993990 e-03
 [49]  8.303284 e-03 -5.353900 e-03 -2.845936 e-02 -1.556778 e-02  6.326411 e-04 -1.982076 e-02 -2.460851 e-03 -9.028795 e-03
 [57]  1.233104 e-02 -6.179724 e-03  1.614575 e-02 -9.239795 e-03  1.350007 e-02 -7.019569 e-03  1.463546 e-02  9.611378 e-03
 [65]  1.403177 e-02 -2.875648 e-03 -3.541369 e-03  9.854737 e-03  2.134445 e-03  3.010908 e-03 -9.468081 e-03  5.583229 e-03
 [73] -4.736917 e-03 -2.052099 e-03 -1.371189 e-02 -1.530808 e-03  8.776596 e-03 -1.272746 e-02  9.583266 e-03 -1.944051 e-02
 [81] -2.341326 e-03  4.766029 e-03 -7.953369 e-03  1.773432 e-02  8.939169 e-03  8.789134 e-03 -5.713990 e-03  4.144645 e-03
 [89]  6.384486 e-03  8.868000 e-03 -1.181570 e-02  4.893533 e-03 -3.452248 e-03 -1.525700 e-03  2.135513 e-02  1.633766 e-02
 [97] -6.266012 e-03 -5.332083 e-03  2.446737 e-02 -1.470896 e-02
> mean(x)
[1] -0.0003638158
> sd(x)
[1] 0.01055043 
Grund der Beschwerde: