Matstat エコノメトリックス マタン - ページ 22

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Aleksey Nikolayev:

この非常に直線的な関係のパラメータ（係数と残差の分散）が時間の経過とともにどのように変化するかを簡単に見てみましょう。おそらく、相関と分散がほぼ一定で、シフトがある平均値付近で滑らかに変動している場合にのみ、滑走の事実が語られるのであろう。したがって、この揺らぎのパラメータを使って、TC)を構成してみることができる。

これはすべて真実です。問題は、2列の間のズレを具体的にどうとらえるかということです。例えば、回帰線に垂直な部分の長さが、回帰線の長さであるという伝統的な考え方がある。しかし、このやり方は間違っているように思います。なぜなら、それはそれまでの値との関係ではなく、その中間点との関係で広がりを与えるからである。滑走の「非対称性」といった、私が感じたい物質が失われてしまうのです。
 
secret:
これはすべて真実です。問題は、2つのシリーズの間のずれを具体的にどうとらえるかということだ。例えば、回帰線に垂直な部分の長さが、回帰線の長さであるという伝統的な考え方がある。でも、そのやり方はちょっと違うと思うんです。なぜなら、それはそれまでの値との関係ではなく、その中間点との関係で広がりを与えるからである。滑走の「非対称性」といった、私が感じたい物質が失われてしまうのです。

垂直を2成分のベクトルと考えていいのかどうかもわからない）もちろん長さに比例しているが、係数が違うのである。

ただ、要領を得なかったのでしょう。線形関係条件（モデルデカップリング）の違反の可能性を常に把握することなのかも？もし、常に関係が保たれ、変化しないことが確実であるならば、不連続性の尺度は、（理想的には）垂直方向の長さと回帰係数で表現されるべきだろう。

 
Алексей Тарабанов:
eiの誤差がAlexei Nikolaevの分布でホワイトノイズだったらどうなるんだろう。
あ、サーニャが現れた！かわいそうに、どこに行ってたんだろう？
 
secret:

したがって、回帰残差の構造を検討する必要がある。実際、計量経済学の 半分はこれである)

 
誰がメッセージを取ったのか？
 
Maxim Dmitrievsky:
極めて客観的な理由によるものです。固定されたポートフォリオはその場限りのものであり、新しいデータでは適切なスキルがなければすべてが壊れてしまいます。
ただし、分解することは100％です。
パターンじゃないですか......。
 
ツールキットが間違っている。
 
MetaQuotes、あなたのフォーラムがメッセージを失っていることにさえ気づいていますか？
 

MSとテレビでは、時々気をつけなければならないことがあります。何もないところにパターンを表示することもあります。

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:

MSとテレビでは、時々気をつけなければならないことがあります。全くパターンがないところにパターンを表示することもある。

MSとテレビについて心配する必要はありません。偽相関効果は古くから研究されており、適切なテストと検証アルゴリズムがあります。

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