Matstat Econometría Matan - página 22
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Sólo hay que ver cómo los parámetros (coeficientes y varianza de los residuos) de esta relación tan lineal cambian con el tiempo. Probablemente, sólo podemos hablar del hecho del deslizamiento si la correlación y la varianza son aproximadamente constantes, y el desplazamiento fluctúa suavemente alrededor de algún valor medio. En consecuencia, se puede intentar utilizar los parámetros de esta fluctuación para construir un TC)
Todo esto es cierto. La cuestión es qué es exactamente lo que hay que tomar como deslizamiento entre las dos series. Por ejemplo, existe la opinión tradicional de que la longitud de la perpendicular a la línea de regresión. Pero no creo que sea la forma correcta de hacerlo. Ya que da un margen no en relación con los valores anteriores, sino en relación con su punto medio. Se pierde una sustancia como la "asimetría" del deslizamiento, que es lo que me gustaría sentir.
Ni siquiera sé si se puede pensar en una perpendicular como un vector de dos componentes) Son, por supuesto, proporcionales a la longitud, pero con diferentes coeficientes.
Pero creo que no entendí el punto. ¿Tal vez se trate de vigilar en todo momento una posible violación de la condición de relación lineal (desacoplamiento del modelo)? Si siempre existe la certeza de que la relación se conserva y no se modifica, entonces cualquier medida de discontinuidad debería (idealmente) expresarse en términos de longitud perpendicular y coeficientes de regresión.
Me pregunto qué pasa si los errores ei son ruido blanco con la distribución de Alexei Nikolaev.
Por lo tanto, es necesario estudiar la estructura de los residuos de la regresión. De hecho, en esto consiste la mitad de la econometría)
Por razones bastante objetivas. Una cartera inmóvil sólo funciona en el momento, con nuevos datos todo se rompe sin las habilidades adecuadas.
Con la esclerosis múltiple y la televisión, a veces hay que tener cuidado. A veces puede mostrar un patrón donde no hay ninguno.
Con la esclerosis múltiple y la televisión, a veces hay que tener cuidado. A veces puede mostrar un patrón donde no hay ningún patrón.
No te preocupes por la esclerosis múltiple y la televisión: el efecto de falsa correlación está estudiado desde hace tiempo, y existen pruebas y algoritmos de validación adecuados.