Dalla teoria alla pratica - pagina 1025

 
Maxim Dmitrievsky:

quando l'aumento del campione è casuale, 50/50

niente si confonde nella mia testa. È possibile fare soldi in una situazione, ma all'aumentare dell'orizzonte, i profitti diminuiranno proporzionalmente e tenderanno a zero

dimostrato da Nobel.

1. hai imbrogliato - non è provato dai Nobel;

2. beh, se si usano modelli di previsione casuale, con un campionamento crescente la probabilità di vincere si avvicina al 50% - se si aprono i lotti con una moneta, il profitto a breve termine tenderà a zero.

E se non usi quelli casuali, non lo fai.

Aprire i rendimenti del fondo di investimento di Soros per -teen anni- cosa non è un orizzonte per voi?

P.S. R^2 è il coefficiente di determinazione.La proporzionedi varianza della variabile dipendente spiegata dalmodello di dipendenzain questione. Yoklmn....

 
Дмитрий:

1. stai barando - nessun Nobel lo ha dimostrato;

2. beh, se si usano modelli di previsione casuale, allora man mano che il campione aumenta la probabilità di vincere si avvicina al 50% - se si aprono i lotti con una moneta, il profitto a breve termine tenderà a zero.

E se non usi quelli casuali, non lo fai.

Aprire i rendimenti del fondo di investimento di Soros per -teen anni- cosa non è un orizzonte?

Non contare gli addetti ai lavori e i truffatori.

E non prendere in considerazione quelli che possono giocare sulle inefficienze temporanee e fermarsi in tempo.

So cos'è l'r^2, ma è un po' troppo.

la teoria del mercato efficiente non è stata confutata da nessuno

 
Maxim Dmitrievsky:

gli insider e i truffatori non sono presi in considerazione

Né teniamo conto di coloro che possono giocare sulle inefficienze temporanee e fermarsi in tempo

So cos'è r^2, trascinato dalle orecchie qui

Ecco qui.

Il coefficiente di determinazione confronta le qualità "predittive" di due o più modelli per lo stesso processo (bene, dato un numero uguale di variabili).

Mostra quanto un dato insieme di variabili e un modello spiegano il comportamento della variabile dipendente (processo).

P.S. Tutti... e io sono Dartagnan...

 
Maxim Dmitrievsky:


Non esiste una teoria di ER.

c'è un'ipotesi ER che non è stata provata da nessuno.

 
Дмитрий:

Ecco qui.

Il coefficiente di determinazione confronta le qualità "predittive" di due o più modelli per lo stesso processo (beh, per un numero uguale di variabili).

Mostra quanto un dato insieme di variabili e un modello spiegano il comportamento della variabile dipendente (processo).

P.S. Tutti... e io sono Dartagnan...

sei stupido come un tronco... è una variabile statistica che non ti dice nulla sul futuro

 
Maxim Dmitrievsky:

sei stupido come un tronco... è una statistica che non ti dice nulla sul futuro

Beh, perdonateci tutti, ma solo Dio conosce il FUTURO!

E TUTTE le statistiche e la TV e TUTTA la scienza si basano su valori statistici E NESSUN'ALTRA UMANITÀ HA VISTO ALTRO.

 
Дмитрий:

Beh, perdonateci tutti, ma solo Dio conosce il FUTURO!

E tutte le statistiche e la TV e tutta la scienza si basano su valori statistici e l'umanità non ha ancora inventato altro.

E poi, perché hai dovuto citare questo come esempio? La storia può essere adattata con qualsiasi grado di precisione

 
Maxim Dmitrievsky:

e poi? Perché è stato portato come esempio? La storia può essere adattata con qualsiasi grado di precisione

La misura della casualità di un processo è una funzione del particolare modello predittivo.

Un processo può essere previsto da un modello con R^2=0,82 e un altro con R^2=0,42.

Quanto è casuale il processo?

Naturalmente, nessun modello statistico darà una garanzia al 100% che i parametri si terranno in futuro, ma sono applicabili per una stima approssimativa

 
Дмитрий:

La misura della casualità del processo è una funzione del particolare modello predittivo.

Un processo può essere previsto da un modello con R^2=0,82 e un altro con R^2=0,42.

Quanto è casuale il processo?

Certamente, nessun modello statistico darà una garanzia al 100% di conservazione dei parametri nel futuro, ma per una stima approssimativa sono applicabili

Dimmi di più sull'applicabilità di OLS come misura di errore nella stima di eventi futuri

 

L'uomo ha sprecato diversi anni su reti e foreste, e la fine fa nascere l'idea che le stime statistiche non significano nulla....

E lo scemo di noi due sono io!

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