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Les gens écrivent toujours quelque chose )))) Mais on ne sait pas toujours pourquoi..... apparemment ils savent juste comment écrire....))))
Les articles publiés sont une condition préalable à l'obtention d'un doctorat ou autre. Donc ils écrivent pour une tique))
Les soupçons d'ostentation mis de côté.
C'est la première fois que je vois un article qui propose une utilisation concrète des TF multiples au lieu du blabla de AA.
Je l'ai lu)
Excusez-moi, mais l'article ne résiste pas à la critique. Tout d'abord, je n'ai pas vu un mot sur la vérification de la signification statistique des déviations obtenues par rapport à l'hypothèse nulle. Deuxièmement, les écarts eux-mêmes sont si négligeables que j'hésiterais à parler d'un quelconque résultat positif de l'"étude"... En bref, il me semble que le type de la Bundesbank était sur le point de se défendre, il a donc écrit un article avec l'aide de 2 de ses copains)))).
Je l'ai lu)
Excusez-moi, mais l'article ne résiste pas à la critique. Tout d'abord, je n'ai pas vu un mot sur la vérification de la signification statistique des déviations obtenues par rapport à l'hypothèse nulle. Deuxièmement, les écarts eux-mêmes sont si négligeables que j'hésiterais à parler d'un quelconque résultat positif de l'"étude"... En bref, il me semble que le type de la Bundesbank était sur le point de se défendre, il a donc écrit un article avec l'aide de 2 de ses copains)))).
Ça dépend de l'endroit où se trouve le tuyau de poêle. Si l'Ancien, alors le progrès. Sur ce forum le four est celui-ci
Je préférerais plutôt regarder dans cette direction pour voir comment les données de haute fréquence de la dernière période peuvent affecter la précision d'un modèle de régression construit sur des données de basse fréquence. Une autre variante - essayer d'utiliser une période irrégulière pour la régression : dans l'application à Elder et en présence de données à basse fréquence, cela a du sens, et l'on soupçonne qu'un tel modèle sera au moins un ordre de grandeur plus précis. Et peut-être même plus rentable)))
(À propos des mailles non uniformes - on peut établir une analogie lointaine avec les méthodes d'intégration numérique ; ceux qui s'y connaissent savent que le choix de mailles gaussiennes permet d'élever l'ordre d'approximation de n à 2*n-1 par rapport aux méthodes d'interpolation au même nombre de nœuds).
Je préférerais plutôt regarder dans cette direction pour voir comment les données de haute fréquence de la dernière période peuvent affecter la précision d'un modèle de régression construit sur des données de basse fréquence. Une autre variante - essayer d'utiliser une période irrégulière pour la régression : dans l'application à Elder et en présence de données à basse fréquence, cela a du sens, et l'on soupçonne qu'un tel modèle sera au moins un ordre de grandeur plus précis. Et peut être même plus rentable))).
(À propos des mailles non uniformes - on peut établir une analogie lointaine avec les méthodes d'intégration numérique ; ceux qui s'y connaissent savent que le choix de mailles gaussiennes fait passer l'ordre d'approximation de n à 2*n-1 par rapport aux méthodes d'interpolation avec le même nombre de nœuds).
Je faisais des exercices avec des bruits provenant de deux lissages différents. Leur différence (différence dans le bruit !) s'est révélée extrêmement belle
Et voici un test de la racine unitaire.
Comment l'aimez-vous ?
Ne pensez-vous pas que la différence de bruit des deux lissages = la différence des séries lissées elles-mêmes ? )))
Il y a quelque chose là. Mais ce n'est pas la même chose. La différence de deux lissages est un MACD amélioré - en théorie une fonction différentiable. Mais la différence de deux bruits est intrinsèquement un bruit, après tout...
Il y a quelque chose. Mais ce n'est pas la même chose. La différence entre les deux lissages est un MACD amélioré - en théorie une fonction différentiable. Mais la différence entre deux bruits est, en théorie, un bruit, après tout...