Econometria: parliamo del bilancio della CU. - pagina 14

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avtomat:

questo è il caso in cui i residui hanno una distribuzione uniforme. E allora? Una CU con questo output dovrebbe essere buttata via solo perché i residui non sono normali? ;))))


se i residui sono pari, non dovresti buttarlo via da nessuna parte - è un graal))
 
avtomat:

questo è il caso in cui i residui hanno una distribuzione uniforme. E allora? Una CU con questo output dovrebbe essere buttata via solo perché i residui non sono normali? ;))))

L'anormalità dei residui è un problema del modello di regressione, non della serie). Teoricamente è sempre possibile adattare un modello in modo che i residui siano normali, ma è sempre necessario? La normalità non è direttamente collegata alla stazionarietà, ma la sua assenza in molti casi indica che il tipo sbagliato (modello) di tendenza è selezionato durante la detrenderizzazione, cioè tutte le relazioni di regressione non sono prese in considerazione.
 
Avals:
se gli avanzi sono pari, non dovresti buttarli via da nessuna parte - è un graal))
Ilgraal è nel graal anche forse.
 
TheXpert:
Il graal è nel graal anche probabilmente.

questo è il caso in cui i residui hanno una distribuzione di Cauchy. E allora? Una CU con questo output dovrebbe essere buttata via solo perché i residui non sono normali? ;))))

 
avtomat:

E allora? Un TC con questa uscita dovrebbe essere buttato via, solo perché gli avanzi non sono normali? ;))))

Ora vi state dedicando alla ciarlataneria.
 
TheXpert:
Ora sei un ciarlatano.

;)))) niente affatto. Voglio solo chiarire che la normalità dei residui --- non può essere considerata come un criterio nella valutazione delle prestazioni di TC!

Qui i residui hanno una distribuzione logistica. Quindi? Un TS con un tale output dovrebbe essere scartato, solo perché i residui non sono normali? ;))))

 

E un controesempio: qui i residui hanno una distribuzione normale. E allora? Un TS con questo output è preferibile ai precedenti, solo perché i residui sono normali? ;))))

 
avtomat:

E un controesempio: qui i residui hanno una distribuzione normale. E allora? Un TS con questo output è preferibile ai precedenti, solo perché i residui sono normali? ;))))

Come scrivono nei libri di testo di diritto penale: "un caso criminale è fabbricato restringendo le prove".

Tutto il tempo che scrivo - i cambiamenti di varianza arbitrari sono importanti. In un caso normale, i cambiamenti nella varianza non sono arbitrari, ma ciò che conta è la grandezza di questi cambiamenti!!! e così si scopre che hai falsificato le immagini. Una piccola sfumatura - la variante, e si tace.

Se si prende il residuo e si calcolano le statistiche descrittive, come ho fatto sopra, si può vedere tutto immediatamente in numeri, non a occhio come nelle immagini. Senti la differenza.

 
Quindi continuate a giocare con questa proverbiale "normalità"... Capisco quanto sia difficile rinunciare a percezioni consolidate... Mi chiedo tra quanto tempo capirai quello che ho appena detto, e quello che stavo cercando di far passare...
 
avtomat:

in questo caso i residui hanno una distribuzione di Cauchy. E allora? Una CU con questo output dovrebbe essere buttata via solo perché i residui non sono normali? ;))))


significa solo che non ci sono abbastanza scambi per Koshi per dimostrare se stesso)) E come appare la distribuzione dei residui? Non come hai generato Cauchy, ma qual era la differenza tra trend e equity
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