alsu: Bueno, los obstáculos aquí son los mismos que en el Fourier discreto habitual: ventanas, solapamientos del espectro, resolución... los resultados son mejores porque las funciones convergen asintóticamente a cero.
¿Quiere decir que son mejores asintóticamente? ¿O sólo se aproximan más plausiblemente?
¿Quiere decir que es mejor otoofsample? ¿O la función aproximada sólo es más plausible?
Sí Fourier en ninguna forma está destinado a la extrapolación. ¿Qué quieres encontrar en RMS si la función a aproximar se supone que es periódica? ¿Qué sentido tiene entonces el RMS? Tome los valores apropiados desde el principio del intervalo ......
Sí Fourier en ninguna forma está destinado a la extrapolación. ¿Qué quieres encontrar en RMS si la función a aproximar se supone que es periódica? ¿Qué sentido tiene entonces el RMS? Tome los valores apropiados desde el principio del intervalo ......
Buena suerte.
Ya sabes, yo también te desearía más suerte.
Personalmente, tengo experiencia en la predicción de procesos reales tras la extracción de armónicos significativos.
Y sus fracasos no son una base para sacar conclusiones precipitadas.
Es decir, ¿es mejor que eso, o sólo se aproxima de forma más plausible?
Hasta ahora sólo hablo de aproximación. El OOS es un tema aparte, es mucho más complicado y la cuestión principal es la adecuación del modelo. Pero si se comparan las ondas sinusoidales sin amortiguación y con amortiguación, esta última tiene definitivamente más potencial.
alsu: En este caso lo apoyo plenamente, yo me he escabullido. ¿Y cuál fue el principio utilizado?
Pero allí era más sencillo: había varias series de datos. Las periodicidades que se producen durante un proceso definitivamente tuvieron un efecto y provocaron una reacción y un reflejo en el otro. La longitud de las series temporales para la previsión era corta. Pero al señalar las frecuencias en las series largas y tras comprobar su consistencia en las cortas, el resultado fue exitoso.
Pero allí era más sencillo: había varias series de datos. Las periodicidades que se producen durante un proceso definitivamente tuvieron un efecto y provocaron una reacción y un reflejo en el otro. La longitud de las series temporales para la previsión era pequeña. Pero al aislar las frecuencias en las series largas y tras comprobar su consistencia en las cortas, el resultado fue exitoso.
ZS: Cansado de buscar en Google los posts de Yusufkhoja pieza por pieza en internet, más o menos lo mismo que aquí: predicciones y trifulcas incomprensibles ;)
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Bueno, los obstáculos aquí son los mismos que en el Fourier discreto habitual: ventanas, solapamientos del espectro, resolución... los resultados son mejores porque las funciones convergen asintóticamente a cero.
¿Quiere decir que son mejores asintóticamente? ¿O sólo se aproximan más plausiblemente?
¿Quiere decir que es mejor otoofsample? ¿O la función aproximada sólo es más plausible?
Sí Fourier en ninguna forma está destinado a la extrapolación. ¿Qué quieres encontrar en RMS si la función a aproximar se supone que es periódica? ¿Qué sentido tiene entonces el RMS? Tome los valores apropiados desde el principio del intervalo ......
Buena suerte.
Sí Fourier en ninguna forma está destinado a la extrapolación. ¿Qué quieres encontrar en RMS si la función a aproximar se supone que es periódica? ¿Qué sentido tiene entonces el RMS? Tome los valores apropiados desde el principio del intervalo ......
Buena suerte.
Ya sabes, yo también te desearía más suerte.
Personalmente, tengo experiencia en la predicción de procesos reales tras la extracción de armónicos significativos.
Y sus fracasos no son una base para sacar conclusiones precipitadas.
;)
Es decir, ¿es mejor que eso, o sólo se aproxima de forma más plausible?
Ya sabes, yo también te desearía más suerte.
Personalmente, tengo experiencia en la predicción de procesos reales tras la extracción de armónicos significativos.
Y sus fracasos no son una base para sacar conclusiones precipitadas.
;)
En este caso lo apoyo plenamente, yo me he escabullido. ¿Y cuál fue el principio utilizado?
Pero allí era más sencillo: había varias series de datos. Las periodicidades que se producen durante un proceso definitivamente tuvieron un efecto y provocaron una reacción y un reflejo en el otro. La longitud de las series temporales para la previsión era corta. Pero al señalar las frecuencias en las series largas y tras comprobar su consistencia en las cortas, el resultado fue exitoso.
Fue hace mucho tiempo... 82 del último milenio.
;)
Pero allí era más sencillo: había varias series de datos. Las periodicidades que se producen durante un proceso definitivamente tuvieron un efecto y provocaron una reacción y un reflejo en el otro. La longitud de las series temporales para la previsión era pequeña. Pero al aislar las frecuencias en las series largas y tras comprobar su consistencia en las cortas, el resultado fue exitoso.
Fue hace mucho tiempo... 82 del último milenio.
;)
http://www.planetaexcel.ru/forum.php?thread_id=23735
tal vez usted está buscando esta secuencia de comandos: https://www.mql5.com/ru/code/8175?
ZS: Cansado de buscar en Google los posts de Yusufkhoja pieza por pieza en internet, más o menos lo mismo que aquí: predicciones y trifulcas incomprensibles ;)