理論から実践へ - ページ 1025

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Maxim Dmitrievsky:

サンプルを増やす場合、ランダムで50/50

は、私の頭の中で何も混乱していません。状況で儲けることは可能だが、地平線が広がるにつれて、利益は比例して低下し、ゼロになる傾向がある

ノーベルによって証明された。

1.不正をした - ノーベルで証明されていない。

2.まあ、ランダムな予測モデルを使用する場合、サンプリングが増加すると、勝利の確率は50％に近づく - あなたがコインでロットを開いた場合、短期的な利益はゼロに向かって傾向します。

そして、ランダムなものを使用しないのであれば

ソロス投資ファンドのリターンを-15年分-開いてみて、何が地平線じゃないのか？

追伸：R^2とは決定係数です。従属 変数の分散のうち、当該依存モデルによって説明 される割合。Yoklmn...

 
Дмитрий:

1.不正をしている - ノーベル賞はそれを証明していない。

2.まあ、ランダムな予測モデルを使用する場合、サンプルが増加すると、勝利の確率は50％に近づく - コインでロットを開く場合は、短期的な利益はゼロの方向に傾向があります。

そして、ランダムなものを使用しないのであれば

ソロス投資ファンドのリターンを-15年間-開いてみて、地平線でないものがあるだろうか。

インサイダーやペテン師を数えるな。

また、一時的な非効率性に乗じて、時間的に止めることができる人たちを考慮してはいけません。

r^2なら知ってるよ、ちょっとね。

じゆうしじょうてつがく

 
Maxim Dmitrievsky:

インサイダーや詐欺師が考慮されていない

また、一時的な非効率性に乗じて、時間的に停止することができる者を考慮に入れていない

r^2が何であるかは、ここで耳に引きずられて知っています。

さあ、どうぞ。

決定 係数は、同じプロセスについて、2つ以上のモデルの「予測」品質を比較します（よく、変数の数が同じであるとします）。

与えられた変数のセットとモデルが、従属変数（プロセス）の挙動をどの程度説明できるかを示すものである。

追伸：皆さん...私はダルタニアン...です。

 
Maxim Dmitrievsky:


ERの理論がない。

には、誰にも証明されていないERの仮説があります。

 
Дмитрий:

さあ、どうぞ。

決定係数は、同じプロセス（同じ数の変数）に対する2つ以上のモデルの「予測」品質を比較する。

与えられた変数のセットとモデルが、従属変数（プロセス）の挙動をどの程度説明できるかを示すものである。

追伸：皆さん...私はダルタニアン...です。

丸太と同じで馬鹿だなぁ... 統計上の変数で、未来については何も語れない

 
Maxim Dmitrievsky:

お前は丸太のように頭が悪いな...それは未来について何も語らない統計だ

まあ、私たちを許してください。でも、未来のことは神様だけが知っているのです

そして、すべての統計やテレビ、すべての科学は統計的な値に基づいており、他の人類はそれ以外のものを見たことがないのです。

 
Дмитрий:

まあ、私たちを許してください。でも、未来のことは神様だけが知っているのです

そして、すべての統計やテレビ、すべての科学は、統計的な数値に基づいており、人類はまだそれ以外のものを考え出していない。

それで次は？ なぜこれを例に挙げる必要があったのですか？歴史を任意の精度でフィットさせることが可能

 
Maxim Dmitrievsky:

なぜそれを例に挙げたのですか？歴史を任意の精度でフィットさせることが可能

プロセスのランダム性の尺度は、特定の予測モデルの関数である。

ある工程はR^2=0.82のモデルで予測でき、別の工程はR^2=0.42のモデルで予測できる。

では、どの程度のランダム性があるのでしょうか。

もちろん、統計モデルは、パラメータが将来も保持されることを100％保証するものではないが、大まかな推定には適用可能である

 
Дмитрий:

プロセスのランダム性の尺度は、特定の予測モデルの関数である。

ある工程はR^2=0.82のモデルで予測でき、別の工程はR^2=0.42のモデルで予測できる。

では、どの程度のランダム性があるのでしょうか。

確かに、どの統計モデルも将来にわたってパラメータの保存を100％保証するものではないが、おおよその推定には、以下のようなものが適用可能である。

将来の事象を推定する際の誤差の指標としてのOLSの適用性について詳しく教えてください。

 

男は網と森に数年を浪費し、最後は統計的な推定 値には何の意味もないという考えを産み出す...。

そして、私たち2人のうち、間抜けなのは私だと判明したのです。

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