Le modèle de régression de Sultonov (SRM) - qui prétend être un modèle mathématique du marché. - page 14

 
TheXpert:
OK, passons - logiquement, un tel modèle devrait prédire les interventions )

logiquement, un tel modèle a une précision de prédiction de 100% et prédit TOUT. Disposez-vous d'un tel modèle de marché ?
 
Avals:

non, les événements imprévisibles et la réaction des prix à ceux-ci génèrent une erreur de prédiction (résidus)

Dans cet exemple, il n'y a pas d'erreur de prédiction - le modèle prédit de manière ABSOLUMENT précise - aucun résidu.
 
yosuf:

1. Vous avez raison, je ne vole pas ce qui n'est pas à moi, j'essaie de ne pas le donner. A l'époque de l'Union soviétique, j'ai inventé le "régulateur de débit" selon a.s. 1035571, il a été présenté partout comme non nommé, je suis apparu sur la touche, de sorte que mes honoraires de 20000 r. a atteint que par le tribunal.

2. il ne s'agit pas d'une régression pure. Il s'agit d'un cas où l'équation de régression reproduit parfois complètement le comportement de l'original. Si vous connaissez des exemples de ce type de régression, veuillez nous les communiquer.


1. Alors vous devez voir un médecin, un mégalomane.

2. Le mot clé est "parfois", parfois vous pouvez pointer un doigt vers le ciel et l'obtenir. Des exemples... qu'y a-t-il à savoir, c'est juste une régression, un problème que les mathématiciens ordinaires résolvent par paquets.

 
yosuf:

1. Suggérez une autre option de modèle et je vous suivrai.

2. Le RR automatise l'alimentation en air comprimé du puits dans le cas d'un erlift. Lorsque le débit d'entrée d'eau dans le filtre du puits diminue, il réduit l'alimentation en air comprimé jusqu'à ce qu'il effectue un cycle automatique lorsque le puits se remplit d'eau. Il peut fonctionner en continu, pour 1 minute de travail et 1 heure d'attente, etc. en sélectionnant lui-même des périodes. Tout ce travail programmé est organisé mécaniquement selon les lois du gaz, sans utiliser les automatismes habituels et sans électricité, ce qui est irremplaçable dans les conditions de la steppe des champs, où il a été utilisé. Présenté au VDNKh pendant une année entière dans le pavillon "Les plus hautes réalisations de la science et de la technologie de l'URSS", si vous voulez.


Le principe général est clair, mais il serait préférable que vous donniez un schéma de son fonctionnement. Pour être honnête, j'ai une vague idée du mécanisme d'un erlift.
 
Avals:

oui

Super. Qu'est-ce qu'on obtient ?

-- soit une erreur énorme (interférence, putain, si elle s'inscrit dans l'intervalle de normalité, l'erreur doit être très grande)

-- ou une contradiction, pour les grosses queues.

Dans les deux cas, le modèle ne peut pas être utilisé.

 
C-4:

Le principe général est clair, mais il serait préférable que vous puissiez donner un schéma de son fonctionnement. Pour être honnête, j'ai une vague idée du mécanisme d'un erlift.

Regardez le magazine "Young Technim", il y a beaucoup de choses sur l'arrosage automatique des plantes, etc.
 

" Lemodèle de régression de Sultonov (RMS)

Yusuf, avez-vous déjà commandé un timbre avec "RMS" dessus ?

 
Integer:


1. Alors vous devez voir un médecin, un mégalomane.

2. Le mot clé est "parfois", parfois vous pouvez pointer votre doigt vers le ciel et l'obtenir. Exemples... qu'y a-t-il à savoir, une simple régression, un problème que les mathématiciens ordinaires résolvent par paquets.

Prenez-en un dans cette pile, pour le cas de la régression non linéaire, si vous pouvez le trouver et comparez-le avec RMS. En économétrie, nous apprenons aux étudiants à ajuster des fonctions connues aux données d'origine et à obtenir des équations de régression adéquates. Dans le cas du RMS, il n'est pas nécessaire de régler quoi que ce soit, il s'adapte à toutes les données d'entrée. Vous sentez la différence ? Il s'avère que l'économétrie est terminée en tant que science.
 
yosuf:
Prenez-en un dans ce paquet, pour le cas de la régression non linéaire, si vous pouvez en trouver un et comparez-le avec RMS. En économétrie, nous apprenons aux étudiants à ajuster des fonctions connues aux données d'entrée et à obtenir des équations de régression adéquates. Dans le cas du RMS, il n'est pas nécessaire de régler quoi que ce soit, il s'adapte à toutes les données d'entrée. Vous sentez la différence ? Il s'avère que l'économétrie est terminée en tant que science.

Oui, c'est vrai ! Au moins vous comprenez vous-même ce que vous avez namatsturbé dans votre 18.
 
Integer:


1. Alors vous devez voir un médecin, mégalomanie.

2. Le mot clé est "parfois", parfois vous pouvez pointer votre doigt vers le ciel et l'obtenir. Des exemples... qu'y a-t-il à savoir, c'est juste une régression, un problème que les mathématiciens ordinaires résolvent par paquets.

Il ne faut pas perdre son sens de la prudence en toute chose, sous peine de s'attirer des ennuis. Même aujourd'hui, je ne suis pas entièrement convaincu de la puissance du RMS, c'est pourquoi je l'ai mis en discussion pour obtenir de nouveaux avis.