スルトノフ回帰モデル（SRM） - 市場の数学的モデルであると主張する。 - ページ 10

[TheXpert]

Avals:
残差が正規分布していれば、予測モデルは正しい。

えーと、じゃあ、残差のないモデルは決定論的な成分であることがわかったんですか？

[СанСаныч Фоменко]

Demi:

選択された回帰モデルが真の関係をよく記述しているならば、残差はゼロ平均の独立した正規分布の確率変数であり、その値には傾向がないはずである。

どのような文房具があるのですか？

P.S. マンモスに行った、帰ってきた、一緒に帰ってきた...。

はい、もちろんです。しかし、残りはユニットルート検定で、定常性を検証している。

もう一つの問題。書いたとおりにならなかったらどうする？そして、もしあなたが書いたような内容だったら、その予後は信用できるのでしょうか？

[Дмитрий]

TheXpert:
えーと、じゃあ残差のないモデルは決定論的な成分であることがわかったんですか？

というのは、変数がランダムではなく決定論的であることを意味する

[Дмитрий]

faa1947:

はい、もちろんです。しかし、残差は単位根検定により、定常性があることが確認されている。

もう一つの問題。書いたとおりの内容でなかったらどうしますか？また、書いてある通りだとしたら、予後は信用できるのでしょうか？

入力変数が正規分布、定常、モデル残差が正規分布、予測精度RまたはR2が満足のいくものであれば、「できる!そして、私たちはそうする必要があるのです

[Avals]

TheXpert:
えーと、じゃあ残差のないモデルは決定論的な成分であることがわかったんですか？

残差のないモデルとは、系列の値を誤差なく予測するモデルである。残差は誤差（予測値と実測値との差）である。つまり、実際には、決定論的要素（予測モデル）＋ノイズ（正規分布残差）に分解されます。

[anonymous]

yosuf:
離散系列予測というのがよくわからないのですが？提示されたデータを処理した結果、離散系列はMO=0.878649833で、1に大きく偏っていることがわかった。やはり、1や0を予測的に交互に並べるのがいいのでしょうか？離散級数を扱う場合には、不合理な条件となる。どうにかしてこの系列の和を計算し、「投げ」の数で割ると上記のような結果になるのではないでしょうか？

その系列には、45個の0と45個の1が含まれています。期待値＝0．

[Юсуфходжа]

faa1947:

18は分析式です。そこから関数値を計算し、商から差を取る。平滑化誤差を得ることができる。では、このエラーを利用して作業を始めてみましょう。それとも、何か見落としがあったのでしょうか？

試してみてはいかがでしょうか。ここに(18)を実装したインジケータがありますが、もしかしたらプログラマはこの操作を実装できるかもしれませんね？

[СанСаныч Фоменко]

Demi:

入力変数が正規分布、定常、モデル残差が正規分布、予測精度RまたはR2が満足のいくものであれば、「できる!そして、私たちはそうする必要があるのです

市場ではそうはいきません。Cotierは非定常であり、我々が使っている非定常の定義は実系列には狭すぎるのです。

[Юсуфходжа]

anonymous:

その行には45個の0と45個の1が含まれています。期待値は0.5です。

RMSがMEを0.8787に引き上げたことをどう説明するのでしょうか？さらに、RMS入力が厳密に0と1を交互に繰り返す場合、0.5も表示されます。つまり、この均衡を1の方にシフトさせるような状況が、あなたがあげたシリーズの中にあるのです。

[Дмитрий]

faa1947:

市場というものは存在しない。Kotierは非定常であり、我々が使っている非定常の定義は実系列としては狭すぎるのです。

じゃあ、回帰モデルなら死守できるね。回帰分析に 詳しい専門家はたくさんいますが、マーケットで儲けている人はほんの一握りです。