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Non è una questione di come o cosa basare una previsione, ma di come controllare la sua validità. Se i residui (errore) non sono distribuiti in modo gaussiano, non va bene).
No, i residui sono testati per la distribuzione normale (z-test per esempio). La stazionarietà è un test per qualcos'altro)))
Anche ricontrollato.
No. Prendere EViews.
Test di normalità come riferimento (Jarque-Berg) tra le altre statistiche descrittive.
Poi c'è il test della radice unitaria: 6 tipi di test con 8 tipi di selezione automatica della lunghezza del lag; per livello, 1a differenza, 2a differenza; con inclusione di bias, trend e offset e senza nulla.
Il test di normalità è un test del nulla.
È più affidabile eseguire il test dopo aver detrenderizzato e rimosso la componente ciclica.
Non è una questione di come o cosa basare una previsione, ma di come controllare la sua validità. Se i residui (errore) non sono distribuiti secondo gauss, non va bene))
Perché?
Questo significa che si può togliere qualcos'altro dalla parte degli errori o è indicativo della casualità nella parte senza errori?
Allora descrivi come vuoi diventare "deterministico", e senza rumore?
Si prende una macchina per sventolare. Il resto è rumore. Cos'è il rumore nel cruscotto?
significa che le variabili sono deterministiche piuttosto che casuali
Prendi una mashka. Il resto è rumore. Cos'è il rumore della palla da demolizione?
OK, andando avanti - logicamente un tale modello dovrebbe prevedere interventi )
OK, andando avanti - logicamente un tale modello dovrebbe prevedere interventi )
No, certo che no.
Perché?
Questo significa che si può togliere qualcos'altro dalla parte degli errori o è indicativo della casualità nella parte senza errori?