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 6

 
yosuf:

結論を急げ、すべての情報を入力するとこうなる。


説明してもらえますか?受け止め方はどうなのか、予測はどこにあるのか。
 
yosuf:

結論を急げ!すべての情報を入力するとこうなります。


ここでも予測値は最適値から大きく離れており、プロセス生成方法のリカバリーは必要ない。
 
faa1947:

非常に致命的です。黒か白か。もしかしたら、調べることは可能かもしれませんが、多少の誤差ではダメなのでしょうか?

できるけど...聖杯が 欲しいから...上記はパータナと比較すれば...ほぼ同じ効果が得られる...というか、全く効果が無いかも...。
 
faa1947:

ハビタット、曜日ではありません。しかし、マルクス主義からは程遠いですね。

マルクスはチートだ。
 

1- ランダム成分の分離は理解できる。平滑化したときに、その直線的な傾向線の変化や遅れが遅くなるように、元の処理でいくつかの点を見つける必要があります。

シリーズ中の利用可能なすべてのポイントの線形トレンドよりも。

2- 選択された系列の点の値は、元の系列の点の値と一致せず、その隣接する点の2つの間に入ることがある。

一見、意味がないように思えるが、なぜリファレンスの新着時だけトレードしなければならないのか、中間リファレンスは何を与えてくれるのか?

しかし、私たちは感覚があると思います。

そうだろ?

 
Vizard:


おかしいな...。

私たちのものでなく、あなたのもので...。

9手目の偶数手でタンジェントスパイクを予測することもできることがわかり、実際に14手目に起こったことで、9手目ですでに予測されていたことが判明しました。この予測手法を認めたくないなら、この手法を示せ。
 
faa1947:

でも、全部空洞なんですけどね。

答えがひとつもないんです。せめて、試してみてください。
 
TheXpert:
答えがひとつもないんです。せめて、試してみてください。

うまくいかない。彼はマルクス主義者だ、彼は滑り落ちるだろう
 
yosuf:
9手目の偶数手でタンジェントスパイクを予測することもできることがわかり、実際に14手目に起こったことで、9手目ですでに予測されていたことが判明しました。この予測手法を認めたくないなら、この手法を示せ。

だからどうした)))))))))))))))))))))))マジでシャベルで...全部漕ぐ
 
anonymous:

ここでも、予測値は最適値からかけ離れており、プロセスの生成方法を再構築する必要はない。
離散系列の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?