引用における依存性統計（情報理論、相関などの特徴選択法） - ページ 18

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Avals:

NEは異なる分布になり、依存または独立になることができます。2つのCVが独立であれば，独立な確率変数の条件付き分布は，それらの無条件分布と等しくなります。SVが1つの場合、その分布は以前のSVの値から独立している

私は、アレクセイの行列の少なくとも1つを構成するよう求めているだけです。 分布仮説を提示するまで、私はできませんでした。

アレクセイは言った--何でもいい。

そこでつまづいた。

;)

 
avatara:

がある（Alexeiは時間分布がほぼラプラシアンであると主張している）。

今、あなたは以前の値からの独立性についての仮説を検証しています。 私はそれを気にしています。

リターンの分布パターンが一様である場合、正しい。そうでなければ、そうじゃない。そういうことです。

そして、ボラティリティが株式ボラティリティに敏感であることは事実である。 しかし、その理由は異なる。

そして、それを配給しようとすると - 明らかなカットがぼやけてしまいます。

遠く（シグマ以上）へ行くほど、独立性が高くなる......。

;)

では、順番に、順を追ってお願いします。仮説は一つで、独立ではなく、依存の仮説である。なぜ仮説なのか？

モデルの均一性とは何か（どのモデルか）、アプローチのモデル独立性の主張が頑なに無視されるのはなぜか。

議論されているボラティリティの振る舞いの理由は、市場のセッショナリズムであり、それを謎にしないことです。

配給の試みは、私たちにとって非常に強力だが一見役に立たない 実質的な 効果を除外することを意図している

追伸：あ、天才的な推測ですが(笑)、2回目の処理は、タイムシフトで取った同じ処理と言うことですか？そして、それが同じプロセスであると信じて疑わないのでしょうか？では、観測者を隣の時間帯に 移動させると、観測される引用符の性質が根本的に変わってしまうのでしょうか？

 
Avals:

独立仮説を検証するのに十分な単純なカイ二乗が あります。NEの狂言回し的な分布の想定はしていない

暗黙の了解で作られている。

あらゆる配布物のpdfを取る - それはそんなに簡単なことではないでしょう。

 
Candid:

では、順番に、順を追ってお願いします。 仮説は一つで、独立ではなく、依存の仮説である。なぜ仮説なのか？

均衡モデルとは何を意味するのか（どのモデルか）、アプローチのモデル独立性の主張が頑なに無視されるのはなぜか。

議論されているボラティリティの振る舞いの理由は、市場のセッショナリズムであり、それを謎にしないことです。

配給の試みは、私たちにとって非常に強力だが一見役に立たない 実質的な 効果を除外することを意図している

追伸：あ、天才的な推測ですが(笑)、2回目の処理は、タイムシフトで取った同じ処理と言うことですか？そして、それが同じプロセスであると信じて疑わないのでしょうか？では、観測者を隣の時間帯に移動させると、観測される引用符の性質が根本的に変わってしまうのでしょうか？

とりあえずコメントは控えさせていただきます。

ディスカッションを読むだけで

時間はある。

:)

 
avatara:

暗黙の了解で作られている。

あらゆる配布物のpdfを取る - それはそんなに簡単なことではないでしょう。


私がソースを読んだ限りでは、NEの分布について仮定しているところはありません。

なぜこのテーマを掘り下げるのか？実用的なアウトプットは見当たりません。たとえ基準値で依存性があることがわかったとしても、次に何をすればいいのか。論文を書く以外は :)

 
Avals:


私がソースを読んだ限りでは、NE分布についての仮定はどこにもありません。

なぜ、このテーマを掘り下げるのか？実用的な意味合いがわからないのでしょう。たとえ基準値で依存性があることがわかったとしても、次に何をすればいいのか。論文を書く以外には :)

当たり前のことを言っただけです。

もし、ありえないような分布の確率（頻度）を推定するために使用するのであれば、-独立性に関する結論は遠く及ばない。

そのため、もっともらしい推論を否定するために、カイ二乗が使われることが多くなっています。

というのが見えてきました。

:)

 

アレクセイがラプラスのカイ二乗の理論値を計算していたら......シカーボ。

と、そのままでは、彼の計算がどのリターンの分布についてのものかという前提で答えることすらできなかった。

説く

 
avatara:

とりあえず、コメントは控えさせていただきます。

ディスカッションを読むだけで

時間はある。

:)

コメントじゃなくて、私の質問に答えてみてよ。秘密は、答え合わせをすることで何かがわかるように設計されていることです）。

ところで議論読んだんだけど、17ページもあるフライとカツの混在を本気で議論したいのか？

この2つのプロセスをどう呼ぶか、私の推測は正しいでしょうか？

 
avatara:

アレクセイがラプラスのカイ二乗の理論値を計算していたら......シカーボ。

と、そのままでは、彼の計算がどのリターンの分布についてのものかという前提で答えることすらできなかった。

明らかにする

このスレッドの言葉の半分は全く理解できないが、そんな私でも分配金は全く関係ないことに気づいた。

個々のカウントの間に依存関係があるプロセスの分布は、一様 であったり、正規分布であったりする必要はない。当たり前のことなんですけどね。

例：プーシキンの詩。テキストに「オーク」と「チェーン」という言葉があれば、ひょっとしてその近くに「キャット」があるのでは？この単語間の関係は、「トム」という単語や他の単語の段落内での分布とは何の関係もない。

 
Avals:


なぜこのテーマを掘り下げるのか？実用的なアウトプットが見えてこない。たとえ基準値で依存性があることがわかったとしても、次に何をすればいいのか。

次は、それを探すことです。間接的な表示もありうる。例えば、日次の周期性はボラティリティを原因として指摘している。

誰かのモチベーションが上がるかもしれませんね :)

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