Matstat エコノメトリックス マタン - ページ 3 12345678910...38 新しいコメント Roman 2021.05.09 02:55 #21 Vladimir: ところで、https://www.mql5.com/ru/forum/368720/page2# comment_22207994、、為替レートがほとんど飛躍的に変化した特殊なケースについて、同じような写真が見られると面白いのですが。 基本的に、それは予想通りです。 でも、少なくとも何がどうなっているかは理解できました。 Roman 2021.05.12 23:29 #22 Aleksey Nikolayev: アレクセイ、そんな疑問が湧いてきた。 私は計量経済学の公式を掘り下げたことがありますが、多くの公式にはホワイトノイズとなる変数が存在します。 定義によれば、ホワイトノイズは完全な特性を持ち、一定の分散を持つ正規性の存在するものである。 もちろん、このようなホワイトノイズは現実には存在しないのでしょう。そこで質問ですが、 実際のところ、ホワイトノイズとして使われているのは何でしょうか？ このホワイトノイズは、入力データと何か関係があるのでしょうか？例えば、残差をノイズとして捉えるが、そうすると正規性・分散性の条件に反することになる。 それとも、単に指定された特性を持つランダムなノイズを発生させればよいのでしょうか？ それとも、残差からホワイトノイズの特性を得ることがポイントなのでしょうか？つまり、正規性があり、分散が一定で、自己相関が ない。 Dmitry Fedoseev 2021.05.13 05:30 #23 正規性と分散性はどう関係するのでしょうか？ホワイトノイズはディラックの自己相関 デルタ関数で特徴付けられる。それで気が済むのか？冗談です...が、（ディラック・デルタ関数について）真実である。 一様分布の乱数発生器、それはあなたにとってのホワイトノイズ、ただそれだけです。範囲 - 好きにすればいい: A*2.0*(MathRand()/32767-0.5). 一般的にはGoogleがあり、それで面白いものをたくさん見つけることができます。https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_шум Roman 2021.05.13 06:12 #24 Dmitry Fedoseev:正規性と分散性はどう関係するのでしょうか？ホワイトノイズはディラックの自己相関 デルタ関数で特徴付けられる。それで気が済むのか？ 冗談です...が、（ディラック・デルタ関数について）真実である。一様分布の乱数発生器、それはあなたにとってのホワイトノイズ、ただそれだけです。範囲 - 好きにすればいい: A*2.0*(MathRand()/32767-0.5).実は、ググると面白いものがたくさん出てくるんですよ。https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_шум。説得力がない。私はそれについて、さまざまな情報を持っています。 系列wtの要素が、平均が0に等しく、ばらつきが σ2,に等しい 独立等分布（i.i.d） 値で、自己相関がない 場合、系列 wtは 白色 雑音と なります。推測ですが、発振器はテスト・シミュレーションに必要な、いわばチェック用です。 実際には、ジェネレーターは使用しない方がよいでしょう。均等に分布している（i.i.d.）という 表現を誤解していたのかもしれませんね？ また、正規分布 であることを意味するものではありません? denis.eremin 2021.05.13 06:54 #25 Roman:説得力がない。これについては、別の情報を持っています。 系列wtの要素が、平均が0に等しく、ばらつきが σ2,、自己相関がない 独立等分布（i.i.d） 値だとすると、系列 wtは ホワイトノイズと なります。推測ですが、発振器はテスト・シミュレーションに必要な、いわばチェック用です。 しかし、実際には、この発振器は使用しない方がよいでしょう。均等に分布している（i.i.d.）という 表現を誤解していたのかもしれませんね？ また、正規分布 であることを意味するものではありません? ホワイトノイズは、MO一定、分散一定、自己共分散関数ゼロ（観測値同士に相関がない）です。弱定常過程である。 観測値が正規分布であれば、プロセスは厳密な定常状態になり、自己相関 係数も正規分布になります。 Roman 2021.05.13 07:05 #26 denis.eremin:白色雑音 - MO一定、分散一定、自己共分散関数ゼロ（観測値は無相関である）。弱定常過程である。観測値が正規分布であれば、プロセスは厳密な定常状態になり、自己相関 係数も正規分布になります。 これでよしとする。ありがとうございます。弱定常過程である。 厳密には定常過程。 違いがあるんです。観測値が正規分布を持つかどうかに応じて しかし、その質問は少し違っていた。 実際にノイズとして使われているものは何ですか？残留物？ denis.eremin 2021.05.13 07:16 #27 Roman:そこにありがとうございます。やや定常的な処理。 厳密には定常過程。違いがあるんです。観測値が正規分布を持つかどうかに応じてしかし、その質問は少し違っていた。 実際にノイズとして使われているものは何ですか？残留物？ 質問がよくわからないのですが、なぜホワイトノイズを使うのですか？ もしそのような系列が欲しいなら、ExcelなどでSB系列を生成し、その最初の差分を取ればよい--それがホワイトノイズとなる。 概算が適切な場合 - 価格系列の第一差分も準White Noiseとなる Dmitry Fedoseev 2021.05.13 07:16 #28 ホワイトノイズの期待値とは？どのレンジ値でも一定で同じです。公式で計算すれば0になる-ここで反論はなし、数学は沈黙の科学だ-と悪態をつくことはない。 ホワイトノイズは静止しています。据え置きというのはむしろバカバカしいけれども、ホワイトノイズである--これがすべてを物語っていますね。 均等」という言葉は、「普通」よりも「一様」に近い意味を持っています。そしてとにかく、ひとつの要素がどうにかして分散されることはないのでしょうか。無茶な定義だ。あるいは、どのような要素があるのでしょうか。ピース・オブ・ザ・ロウ？なぜ、チャンク（要素）の話をするのでしょうか？ Dmitry Fedoseev 2021.05.13 07:19 #29 denis.eremin:質問がよくわからないのですが、なぜホワイトノイズを使うのですか？このような系列が必要な場合は、ExcelなどでSB系列を生成し、その最初の差分をとればよい-これがホワイトノイズとなる。概算が合う場合 - 価格系列の第一差分も準White Noiseとなる。 数式にホワイトノイズ成分が含まれている場合は、それを分離する必要があります...。有用な信号が既に見えている場合でも)) denis.eremin 2021.05.13 07:22 #30 すべての数値系列は、決定論的、ランダム、確率論的の3種類に分けられる。 TheorWerは乱数系列を扱う。課題は、乱数系列を決定論的要素と確率論的要素に分解することである。大雑把に言うと、モデル＋ホワイトノイズ。 12345678910...38 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ところで、https://www.mql5.com/ru/forum/368720/page2# comment_22207994、
、為替レートがほとんど飛躍的に変化した特殊なケースについて、同じような写真が見られると面白いのですが。
基本的に、それは予想通りです。
でも、少なくとも何がどうなっているかは理解できました。
アレクセイ、そんな疑問が湧いてきた。
私は計量経済学の公式を掘り下げたことがありますが、多くの公式にはホワイトノイズとなる変数が存在します。
定義によれば、ホワイトノイズは完全な特性を持ち、一定の分散を持つ正規性の存在するものである。
もちろん、このようなホワイトノイズは現実には存在しないのでしょう。そこで質問ですが、
実際のところ、ホワイトノイズとして使われているのは何でしょうか？
このホワイトノイズは、入力データと何か関係があるのでしょうか？例えば、残差をノイズとして捉えるが、そうすると正規性・分散性の条件に反することになる。
それとも、単に指定された特性を持つランダムなノイズを発生させればよいのでしょうか？
それとも、残差からホワイトノイズの特性を得ることがポイントなのでしょうか？つまり、正規性があり、分散が一定で、自己相関が ない。
正規性と分散性はどう関係するのでしょうか？ホワイトノイズはディラックの自己相関 デルタ関数で特徴付けられる。それで気が済むのか？冗談です...が、（ディラック・デルタ関数について）真実である。
一様分布の乱数発生器、それはあなたにとってのホワイトノイズ、ただそれだけです。範囲 - 好きにすればいい: A*2.0*(MathRand()/32767-0.5).
一般的にはGoogleがあり、それで面白いものをたくさん見つけることができます。https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_шум
正規性と分散性はどう関係するのでしょうか？ホワイトノイズはディラックの自己相関 デルタ関数で特徴付けられる。それで気が済むのか？
冗談です...が、（ディラック・デルタ関数について）真実である。
一様分布の乱数発生器、それはあなたにとってのホワイトノイズ、ただそれだけです。範囲 - 好きにすればいい: A*2.0*(MathRand()/32767-0.5).
実は、ググると面白いものがたくさん出てくるんですよ。https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_шум。
説得力がない。
私はそれについて、さまざまな情報を持っています。
系列wtの要素が、平均が0に等しく、ばらつきが σ2,
に等しい 独立等分布（i.i.d） 値で、自己相関がない 場合、系列 wtは 白色 雑音と なります。
推測ですが、発振器はテスト・シミュレーションに必要な、いわばチェック用です。
均等に分布している（i.i.d.）という 表現を誤解していたのかもしれませんね？実際には、ジェネレーターは使用しない方がよいでしょう。
また、正規分布 であることを意味するものではありません?
説得力がない。
これについては、別の情報を持っています。
系列wtの要素が、平均が0に等しく、ばらつきが σ2,
、自己相関がない 独立等分布（i.i.d） 値だとすると、系列 wtは ホワイトノイズと なります。
推測ですが、発振器はテスト・シミュレーションに必要な、いわばチェック用です。
均等に分布している（i.i.d.）という 表現を誤解していたのかもしれませんね？しかし、実際には、この発振器は使用しない方がよいでしょう。
また、正規分布 であることを意味するものではありません?
ホワイトノイズは、MO一定、分散一定、自己共分散関数ゼロ（観測値同士に相関がない）です。弱定常過程である。
観測値が正規分布であれば、プロセスは厳密な定常状態になり、自己相関 係数も正規分布になります。
白色雑音 - MO一定、分散一定、自己共分散関数ゼロ（観測値は無相関である）。弱定常過程である。
観測値が正規分布であれば、プロセスは厳密な定常状態になり、自己相関 係数も正規分布になります。
これでよしとする。ありがとうございます。
弱定常過程である。
厳密には定常過程。
違いがあるんです。観測値が正規分布を持つかどうかに応じて
しかし、その質問は少し違っていた。
実際にノイズとして使われているものは何ですか？残留物？
そこにありがとうございます。
やや定常的な処理。
厳密には定常過程。
違いがあるんです。観測値が正規分布を持つかどうかに応じて
しかし、その質問は少し違っていた。
実際にノイズとして使われているものは何ですか？残留物？
質問がよくわからないのですが、なぜホワイトノイズを使うのですか？
もしそのような系列が欲しいなら、ExcelなどでSB系列を生成し、その最初の差分を取ればよい--それがホワイトノイズとなる。
概算が適切な場合 - 価格系列の第一差分も準White Noiseとなる
ホワイトノイズの期待値とは？どのレンジ値でも一定で同じです。公式で計算すれば0になる-ここで反論はなし、数学は沈黙の科学だ-と悪態をつくことはない。
ホワイトノイズは静止しています。据え置きというのはむしろバカバカしいけれども、ホワイトノイズである--これがすべてを物語っていますね。
均等」という言葉は、「普通」よりも「一様」に近い意味を持っています。そしてとにかく、ひとつの要素がどうにかして分散されることはないのでしょうか。無茶な定義だ。あるいは、どのような要素があるのでしょうか。ピース・オブ・ザ・ロウ？なぜ、チャンク（要素）の話をするのでしょうか？
質問がよくわからないのですが、なぜホワイトノイズを使うのですか？
このような系列が必要な場合は、ExcelなどでSB系列を生成し、その最初の差分をとればよい-これがホワイトノイズとなる。
概算が合う場合 - 価格系列の第一差分も準White Noiseとなる。
数式にホワイトノイズ成分が含まれている場合は、それを分離する必要があります...。有用な信号が既に見えている場合でも))
すべての数値系列は、決定論的、ランダム、確率論的の3種類に分けられる。
TheorWerは乱数系列を扱う。課題は、乱数系列を決定論的要素と確率論的要素に分解することである。大雑把に言うと、モデル＋ホワイトノイズ。