Дмитрий : 회귀 분석의 적용 가능성에 대한 필수 기준으로서의 시간 의존성 - 일반적으로 주석, 만족 ......
바보처럼 굴지 말고 내 말을 왜곡하지 마십시오. 내가 쓴 곳에서 시간 의존성은 적용 가능성에 대한 필수 기준입니다. 특히 이 스레드에서 예측 은 회귀 모델 을 기반으로 합니다. 아니면 "내일은 오늘보다 더 비쌀 것"이라는 시리즈의 예측에 대해 예측된 프로세스가 시간에 의존할 필요가 없다는 말입니까?
나는 적용 가능성의 원칙에 대한 완전한 오해의 배경에 대해 토론 참가자의 수학적 방법에 대한 높은 수준의 숙달에 놀랐습니다. 모든 회귀는 관련 데이터를 분석합니다. 관계가 없으면 회귀를 적용할 수 없습니다. 연구량의 분포가 정규분포와 다른 경우에는 모수통계법도 적용할 수 없다. 시장에는 정상성의 속성이 없습니다. 또한 시장은 과정으로서 시간에 의존하지 않습니다. 그것과 다른 것은 그것이 근본에 무엇이 있든 회귀 분석의 바로 그 아이디어를 지웁니다.
바질, 미안해. 하지만 이 카누는 정규분포의 정규성에 대해 이미 자달발라했다. 무분별한 질문에 다시 한 번 죄송합니다. 어딘가에서 좀비가 되고 있습니까? 분포의 정규성에 대한 청사진처럼 여기 있습니까? 모든 선동가들과 달리 단 한 명만이 코딩에 성공했습니다.
그리고 높은 수준의 역량을 가진 참가자들의 게시물이 불일치하는 것에 놀랐습니다. 최근 lilita의 다른 브랜치에서 정규분포의 존재를 확인하셨습니다. 사실, 거기에 스프레드에 관한 내용이 있었고 당신은 "분포 분석은 거래 조건을 연구하는 관점에서만 관심이 있습니다. 여기에는 물고기가 없습니다."라고 썼습니다. 그리고 지금 당신은 "시장은 정규성의 속성을 가지고 있지 않습니다."라고 씁니다.
변동성, 증분, 분포 법칙이 정상에 가깝다는 사실은 제가 쓴 것이 아니라 그래프로 표현한 것입니다. 나는 그것을 믿었기 때문에 그것을 채택했습니다.
일반적으로 저는 베이지안 접근 방식 자체와 베이지안 공식을 사용하여 확률의 곱으로 확률 측정을 계산하려는 시도에 관심이 있습니다. 그리고 그것에 회귀를 구축하는 것은 모든 사람의 개인 사업입니다. 여기 물고기가 있는 것 같아요.
첫째, 나는 정규분포의 존재를 부정한 적이 없다.
둘째, 해당 게시물은 입찰가와 제안가 사이의 측정치인 다른 종류의 데이터에 관한 것이었습니다.
셋째, 1차 근사치에서 과정을 고려하였다. 강력한 예측 모델을 구축하는 것에 대한 이야기는 없었습니다. 예, 가우스를 사용하여 평균 스프레드와 이 평균 주변의 분포를 결정하는 것이 가능합니다. 저것들. 그러한 확장된 SymbolInfo 를 만드십시오. 나는 그의 능력 수준으로 판단할 때 그 지점이 실제로 "확장된 SymbolInfo를 만드는 방법"이라고 불려야 한다는 점에 주목합니다. 바로 이러한 맥락에서 답이 주어졌습니다.
회귀 분석에는 입력 데이터의 정규 분포가 필요하지 않으며 모델 잔차의 정규 분포가 필요합니다.
모든 경제 데이터, 가격 특성 등은 서로 연결되어 있습니다. 관련없는 데이터가 없습니다.
가격은 시간에 따라 다릅니다.
귀하의 게시물에는 의미론적 부하가 0입니다. "소비에트 선박은 볼쇼이 극장의 광활한 지역을 갈고 있습니다. Forex 시장은 분산된 시장입니다. 모든 것이 상호 연결되어 있으며 모든 것이 서로 그리고 시간에 따라 달라집니다."
알다시피, 위대한 도자기 찻주전자 가 화성과 지구 사이를 소용돌이치며 지구의 모든 시장을 통제한다고 추측할 수도 있습니다...
나는 당신이 강요하는 잡담에 포함되기를 원하지 않습니다. 주제에 대한 실제 지식을 보여주는 것이 좋습니다. 시장에서 실제 결정론적 관계가 작동하는 것(상관 매트릭스에 대해 아무 것도 말할 필요가 없습니다. , 당연하기 때문에).
회귀 분석의 적용 가능성에 대한 필수 기준으로서의 시간 의존성 - 일반적으로 주석, 만족 ......
바보처럼 굴지 말고 내 말을 왜곡하지 마십시오. 내가 쓴 곳에서 시간 의존성은 적용 가능성에 대한 필수 기준입니다. 특히 이 스레드에서 예측 은 회귀 모델 을 기반으로 합니다. 아니면 "내일은 오늘보다 더 비쌀 것"이라는 시리즈의 예측에 대해 예측된 프로세스가 시간에 의존할 필요가 없다는 말입니까?
즉, 예를 들어 가격(t-1)과 가격 t 사이의 상관 계수를 보여주기 위해 이러한 값 사이에 강한 관계가 있다는 것을 정말로 모르십니까?
또는 예를 들어 EURUSD와 AUDUSD 사이의 상관 계수를 표시하시겠습니까?
강한 상관관계가 있다는 사실을 모르십니까?
회귀 분석의 적용 가능성에 대한 필수 기준으로서의 시간 의존성 - 일반적으로 주석, 만족 ......
드미트리 :
가격은 시간에 따라...
예, 일반적으로 우리는 당신의 창의적 사고의 정점에 대한 증거를 기다리고 있습니다.
xxxxx, 수류탄 받기:
종속: EUR 배수 R = .70504504 F = 1654.618
R?=.49708851df=1.1674
아니요. 경우의 수: 1676 조정 R?= .49678809 p = 0.000000
추정치의 표준 오차: .076419726
절편: 5.857784198 Std.Error: .1120961 t(1674) = 52.257 p = 0.0000
복호화할지 말지?
독립변수는 시간이다.
종속 - EURUSD, D1.
R^2 = 0.49708851
R = 0.70504504
나는 적용 가능성의 원칙에 대한 완전한 오해의 배경에 대해 토론 참가자의 수학적 방법에 대한 높은 수준의 숙달에 놀랐습니다. 모든 회귀는 관련 데이터를 분석합니다. 관계가 없으면 회귀를 적용할 수 없습니다. 연구량의 분포가 정규분포와 다른 경우에는 모수통계법도 적용할 수 없다. 시장에는 정상성의 속성이 없습니다. 또한 시장은 과정으로서 시간에 의존하지 않습니다. 그것과 다른 것은 그것이 근본에 무엇이 있든 회귀 분석의 바로 그 아이디어를 지웁니다.
바질, 미안해. 하지만 이 카누는 정규분포의 정규성에 대해 이미 자달발라했다. 무분별한 질문에 다시 한 번 죄송합니다. 어딘가에서 좀비가 되고 있습니까? 분포의 정규성에 대한 청사진처럼 여기 있습니까? 모든 선동가들과 달리 단 한 명만이 코딩에 성공했습니다.
그리고 높은 수준의 역량을 가진 참가자들의 게시물이 불일치하는 것에 놀랐습니다. 최근 lilita의 다른 브랜치에서 정규분포의 존재를 확인하셨습니다. 사실, 거기에 스프레드에 관한 내용이 있었고 당신은 "분포 분석은 거래 조건을 연구하는 관점에서만 관심이 있습니다. 여기에는 물고기가 없습니다."라고 썼습니다. 그리고 지금 당신은 "시장은 정규성의 속성을 가지고 있지 않습니다."라고 씁니다.
변동성, 증분, 분포 법칙이 정상에 가깝다는 사실은 제가 쓴 것이 아니라 그래프로 표현한 것입니다. 나는 그것을 믿었기 때문에 그것을 채택했습니다.
일반적으로 저는 베이지안 접근 방식 자체와 베이지안 공식을 사용하여 확률의 곱으로 확률 측정을 계산하려는 시도에 관심이 있습니다. 그리고 그것에 회귀를 구축하는 것은 모든 사람의 개인 사업입니다. 여기 물고기가 있는 것 같아요.
첫째, 나는 정규분포의 존재를 부정한 적이 없다.
둘째, 해당 게시물은 입찰가와 제안가 사이의 측정치인 다른 종류의 데이터에 관한 것이었습니다.
셋째, 1차 근사치에서 과정을 고려하였다. 강력한 예측 모델을 구축하는 것에 대한 이야기는 없었습니다. 예, 가우스를 사용하여 평균 스프레드와 이 평균 주변의 분포를 결정하는 것이 가능합니다. 저것들. 그러한 확장된 SymbolInfo 를 만드십시오. 나는 그의 능력 수준으로 판단할 때 그 지점이 실제로 "확장된 SymbolInfo를 만드는 방법"이라고 불려야 한다는 점에 주목합니다. 바로 이러한 맥락에서 답이 주어졌습니다.