Efecto de borde en el camino hacia el GRAAL - página 10
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Yo diría más bien que es un modelo de búsqueda... pero a menudo la búsqueda se reduce a un ajuste...
En principio cualquier algoritmo encaja... así que cuanto mayor sea la muestra al buscar un modelo, mejor (para el mismo error por ejemplo)... y vale la pena prestar mucha atención a esto...
No sé lo que es la "credibilidad", pero sí sé lo que es la estabilidad del modelo. En los datos históricos, hay que lograr la estabilidad del modelo.
La probabilidad de que el error no supere el umbral asignado.
No entiendo qué es la estabilidad del modelo. Se lo agradecería :)
La probabilidad de que el error no supere el umbral asignado.
Si el umbral es una constante, ¿qué pasa si no lo es, si es una variable aleatoria, si es una variable aleatoria no estacionaria?
No entiendo qué es la estabilidad del modelo. Se lo agradecería :)
Mira el gráfico de error de predicción, para conseguir una línea suave necesitas hacer un montón de pruebas y tomar una decisión basada en ellas. No puedo explicarlo aquí. Brukow. Cómo predecir el tipo de cambio del dólar.
Mira el gráfico de error de predicción, para conseguir una línea suave tienes que hacer un montón de pruebas y decidir sobre ellas. No puedo explicarlo aquí. Brukow. Cómo predecir el tipo de cambio del dólar.
¿Podemos continuar mañana?
¿Continuamos mañana?
NS no es conveniente - caja negra, pero hay aficionados. La regresión es mucho más conveniente, la estimación del coeficiente da inmediatamente una estimación del ajuste.
En las cuadrículas se pueden ver los pesos de las entradas en algunos paquetes... + ns ... lo que se retransmite sin problema ... lo que puede y va a descartar las entradas no necesarias en una muestra determinada, etc. - no hay fórmula...
La regresión es más fácil... encuentra lo que pediste, toma la fórmula y úsala...
No estoy seguro de que la estimación del coeficiente arroje luz sobre el ajuste... depende mucho del modelo...
En cuanto a la evaluación basada en el prescott, ya te dije mi opinión... creo que el prescott es erróneo, no el método de evaluación... en mi opinión, claro...
Yo diría más bien que es un modelo de búsqueda... pero a menudo la búsqueda se reduce a un ajuste...
En principio cualquier algoritmo encaja... así que cuanto mayor sea la muestra al buscar un modelo, mejor (para el mismo error por ejemplo)... y vale la pena prestar mucha atención a esto...
Ya he dicho mi opinión sobre la valoración de prescott... creo que el prescott se equivoca, no el método de valoración... en mi opinión por supuesto... todo.
La NS no está a mano - caja negra, pero hay aficionados. La regresión es mucho más cómoda, ya que al estimar el coeficiente se obtiene inmediatamente una estimación del ajuste.
Prescott es de la pobreza. En mi opinión, lo ideal es una ondícula. Pero esto es Matlab, un enorme conjunto de herramientas, pero está fragmentado y hay que entender lo que se construye, y todavía no hay tal comprensión.
))) la ondícula también flaquea ( el cuerpo se desborda )... no todo es tan sencillo en todas partes...
es necesario probar los modelos en las zonas difíciles del mercado, es decir, los puntos de ruptura... eso es lo que más nos interesa (discontinuidades)
sobre los paquetes - no importa - lo principal es ahorrar tiempo - se hace una cosa a la vez, etc... lo principal es tener más tiempo para las pruebas reales...
y Matlab es el paquete más potente, por supuesto... + el hecho de que los últimos algoritmos suelen aparecer allí... pero yo no lo uso...