식물 눈보라. 당신이 지정한 링크의 모든 것이 넌센스라는 것을 이해하는 것만으로는 당신의 두뇌가 충분하지 않습니까?
계속 읽으십시오. "한계. ARPSS 모델은 고정된 계열에만 적합함을 상기해야 합니다(평균, 분산 및 자기상관은 시간이 지남에 따라 거의 일정함). 고정되지 않은 계열의 경우 차이를 취해야 합니다. 소스 데이터 파일에 최소 50개의 관측값이 있는 것이 좋습니다. 또한 모델의 매개변수가 일정하다고 가정합니다. 즉, 시간이 지나도 변경되지 않습니다."
고정되지 않은 급수를 가지고 나머지 델타(x)를 취했습니다. 이 식물 "작업"에서 가정한 대로 유해 자체는 요구 사항을 충족해야 한다고 나는 인용 합니다. "체계적인 구성 요소 없이 소음만 포함합니다."
젠장. 소음이 나도록 하십시오. 소음 자체는 예측할 수 없습니다. 따라서 근사화하는 것은 무의미합니다. 그러나 다른 한편으로는 속성이 있습니다. "잔차는 정상적으로 분포되어야 하고 MO = 0이어야 합니다."
따라서 노이즈 대신 MO = 0으로 취합니다.
예측에서 대체: 예측(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + delta_appr(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + 0 = price_appr(시간 + i + j) )
전체적으로 노이즈 예측은 첫 번째 근사값인 price_appr(x)입니다. 그리고 이 주제의 세 번째 게시물에서 말했듯이 첫 번째 근사치는 네이키드 핏입니다. 결과는 다음과 같습니다.
식물학적 예측 = 적합
우리는 무엇을 시끄럽게 만들고 있습니까? 우리는 ZigZaz를 가져갑니다. 그것이 바로 꼬리가 경련합니다. 경련이 멈출 때까지 기다립니다. 그러나 진지하게: 이 새로운 고정 시리즈 모델은 원래의 고정되지 않은 모델을 나타낼 수 있습니다. ARPSS가 논의되는 경우 원래 VR과 해당 모델 간의 신뢰 구간도 논의됩니다. 식물학자는 어디에 있고 동물학자는 어디에 있는지 이해할 수 없습니다.
Ограничения. Следует напомнить, что модель АРПСС является подходящей только для рядов, которые являются стационарными (среднее, дисперсия и автокорреляция примерно постоянны во времени); для нестационарных рядов следует брать разности. Рекомендуется иметь, как минимум, 50 наблюдений в файле исходных данных. Также предполагается, что параметры модели постоянны, т.е. не меняются во времени.
이 기사의 저자는 특정 모델과 모델 - "선조"가 비 고정 계열에 대해 현저하게 사용될 수 있기 때문에 몇 가지 말도 안되는 내용을 썼습니다(계수는 단순히 고정적이지 않을 것입니다). 심각한 예측 오류는 소스의 분포와 사용된 모델 사이의 상당한 불일치에 있는 다른 것입니다. 즉, 자연에서 관찰되지 않는 ARPSS 분포와 가격 계열의 일치가 필요조건이다.
추신: 그건 그렇고, 어떤 종류의 결함, 인용 강조 표시가 작동하지 않습니다. 흠, 인용 강조 표시는 작동하지만 텍스트 강조 표시(IE7)와는 별개입니다.
식물 눈보라. 당신이 지정한 링크의 모든 것이 넌센스라는 것을 이해하는 것만으로는 당신의 두뇌가 충분하지 않습니까?
계속 읽으십시오. "한계. ARPSS 모델은 고정된 계열에만 적합함을 상기해야 합니다(평균, 분산 및 자기상관은 시간이 지남에 따라 거의 일정함). 고정되지 않은 계열의 경우 차이를 취해야 합니다. 소스 데이터 파일에 최소 50개의 관측값이 있는 것이 좋습니다. 또한 모델의 매개변수가 일정하다고 가정합니다. 즉, 시간이 지나도 변경되지 않습니다."
고정되지 않은 급수를 가지고 나머지 델타(x)를 취했습니다. 이 식물 "작업"에서 가정한 대로 유해 자체는 요구 사항을 충족해야 한다고 나는 인용 합니다. "체계적인 구성 요소 없이 소음만 포함합니다."
젠장. 소음이 나도록 하십시오. 소음 자체는 예측할 수 없습니다. 그러므로 그것을 근사화하는 것은 무의미하다. 그러나 다른 한편으로는 속성이 있습니다. "잔차는 정상적으로 분포되어야 하고 MO = 0이어야 합니다."
따라서 노이즈 대신 MO = 0
예측에서 대체: 예측(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + delta_appr(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + 0 = price_appr(시간 + i + j) )
전체적으로 노이즈 예측은 첫 번째 근사값인 price_appr(x)입니다. 그리고 이 주제의 세 번째 게시물에서 말했듯이 첫 번째 근사치는 네이키드 핏입니다. 결과는 다음과 같습니다.
식물학적 예측 = 적합
이것은 예측 모델의 적합성을 테스트하는 것입니다. 잔류물은 첫 번째 주문뿐만 아니라 가져갈 수 있습니다. 저것들. delta2(시간 + i) = 오픈[시간 + i] - 예측(시간 + i). 이 방법은 예측 모델이 적절하다고 말할 뿐입니다. 귀하의 경우 예측 모델은 예측입니다. 저것들.
이것은 할머니의 휴식이 아니지만 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 예측 모델은 좋습니다. 잔류물에는 체계적인 구성 요소가 없으며 독립적입니다. 이것이 사실이 아닌 한, 잔차 외삽 모델을 무한대로 구축하는 것이 가능합니다. 이것은 그들이 찾고 있던 것에 도달한 정지 기준입니다.
가격 변환 중에 백색 잡음이 발생해야 하는 사람이 있는지 궁금합니다.
도지.식물 눈보라. 당신이 지정한 링크의 모든 것이 넌센스라는 것을 이해하는 것만으로는 당신의 두뇌가 충분하지 않습니까?
계속 읽으십시오. "한계. ARPSS 모델은 고정된 계열에만 적합함을 상기해야 합니다(평균, 분산 및 자기상관은 시간이 지남에 따라 거의 일정함). 고정되지 않은 계열의 경우 차이를 취해야 합니다. 소스 데이터 파일에 최소 50개의 관측값이 있는 것이 좋습니다. 또한 모델의 매개변수가 일정하다고 가정합니다. 즉, 시간이 지나도 변경되지 않습니다."
고정되지 않은 급수를 가지고 나머지 델타(x)를 취했습니다. 이 식물 "작업"에서 가정한 대로 유해 자체는 요구 사항을 충족해야 한다고 나는 인용 합니다. "체계적인 구성 요소 없이 소음만 포함합니다."
젠장. 소음이 나도록 하십시오. 소음 자체는 예측할 수 없습니다. 따라서 근사화하는 것은 무의미합니다. 그러나 다른 한편으로는 속성이 있습니다. "잔차는 정상적으로 분포되어야 하고 MO = 0이어야 합니다."
따라서 노이즈 대신 MO = 0으로 취합니다.
예측에서 대체: 예측(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + delta_appr(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + 0 = price_appr(시간 + i + j) )
전체적으로 노이즈 예측은 첫 번째 근사값인 price_appr(x)입니다. 그리고 이 주제의 세 번째 게시물에서 말했듯이 첫 번째 근사치는 네이키드 핏입니다. 결과는 다음과 같습니다.
식물학적 예측 = 적합
우리는 무엇을 시끄럽게 만들고 있습니까? 우리는 ZigZaz를 가져갑니다. 그것이 바로 꼬리가 경련합니다. 경련이 멈출 때까지 기다립니다. 그러나 진지하게: 이 새로운 고정 시리즈 모델은 원래의 고정되지 않은 모델을 나타낼 수 있습니다. ARPSS가 논의되는 경우 원래 VR과 해당 모델 간의 신뢰 구간도 논의됩니다. 식물학자는 어디에 있고 동물학자는 어디에 있는지 이해할 수 없습니다.
가격 변환 중에 백색 잡음이 발생해야 하는 사람이 있는지 궁금합니다.
가장 순수한 형태로는 아무도 없습니다. 백색 잡음은 0에서 무한대의 모든 고조파에 대해 동일한 진폭을 갖습니다. 그것은 적어도 일부 고조파가 고정되지 않는 이상적인 음향 조건이 없기 때문에 자연에서 순수한 형태로 발생하지 않습니다.
그리고 백색 잡음을 확인하기 위해 처음 N개의 고조파를 가져와 진폭을 비교할 수 있습니다. 그것들이 거의 같으면 BP는 잡음이 있는 것입니다.
Ограничения. Следует напомнить, что модель АРПСС является подходящей только для рядов, которые являются стационарными (среднее, дисперсия и автокорреляция примерно постоянны во времени); для нестационарных рядов следует брать разности. Рекомендуется иметь, как минимум, 50 наблюдений в файле исходных данных. Также предполагается, что параметры модели постоянны, т.е. не меняются во времени.
이 기사의 저자는 특정 모델과 모델 - "선조"가 비 고정 계열에 대해 현저하게 사용될 수 있기 때문에 몇 가지 말도 안되는 내용을 썼습니다(계수는 단순히 고정적이지 않을 것입니다). 심각한 예측 오류는 소스의 분포와 사용된 모델 사이의 상당한 불일치에 있는 다른 것입니다. 즉, 자연에서 관찰되지 않는 ARPSS 분포와 가격 계열의 일치가 필요조건이다.
추신: 그건 그렇고, 어떤 종류의 결함, 인용 강조 표시가 작동하지 않습니다. 흠, 인용 강조 표시는 작동하지만 텍스트 강조 표시(IE7)와는 별개입니다.
식물 눈보라. 당신이 지정한 링크의 모든 것이 넌센스라는 것을 이해하는 것만으로는 당신의 두뇌가 충분하지 않습니까?
계속 읽으십시오. "한계. ARPSS 모델은 고정된 계열에만 적합함을 상기해야 합니다(평균, 분산 및 자기상관은 시간이 지남에 따라 거의 일정함). 고정되지 않은 계열의 경우 차이를 취해야 합니다. 소스 데이터 파일에 최소 50개의 관측값이 있는 것이 좋습니다. 또한 모델의 매개변수가 일정하다고 가정합니다. 즉, 시간이 지나도 변경되지 않습니다."
고정되지 않은 급수를 가지고 나머지 델타(x)를 취했습니다. 이 식물 "작업"에서 가정한 대로 유해 자체는 요구 사항을 충족해야 한다고 나는 인용 합니다. "체계적인 구성 요소 없이 소음만 포함합니다."
젠장. 소음이 나도록 하십시오. 소음 자체는 예측할 수 없습니다. 그러므로 그것을 근사화하는 것은 무의미하다. 그러나 다른 한편으로는 속성이 있습니다. "잔차는 정상적으로 분포되어야 하고 MO = 0이어야 합니다."
따라서 노이즈 대신 MO = 0
예측에서 대체: 예측(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + delta_appr(시간 + i + j) = price_appr(시간 + i + j) + 0 = price_appr(시간 + i + j) )
전체적으로 노이즈 예측은 첫 번째 근사값인 price_appr(x)입니다. 그리고 이 주제의 세 번째 게시물에서 말했듯이 첫 번째 근사치는 네이키드 핏입니다. 결과는 다음과 같습니다.
식물학적 예측 = 적합
이것은 예측 모델의 적합성을 테스트하는 것입니다. 잔류물은 첫 번째 주문뿐만 아니라 가져갈 수 있습니다. 저것들. delta2(시간 + i) = 오픈[시간 + i] - 예측(시간 + i). 이 방법은 예측 모델이 적절하다고 말할 뿐입니다. 귀하의 경우 예측 모델은 예측입니다. 저것들.
"4. delta(x)에 백색소음이 있는지 확인하세요. 시끄럽다면 할머니를 깨고, 시끄럽지 않다면 계속하세요."
이것은 할머니의 휴식이 아니지만 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 예측 모델은 좋습니다. 잔류물에는 체계적인 구성 요소가 없으며 독립적입니다. 이것이 사실이 아닌 한, 잔차 외삽 모델을 무한대로 구축하는 것이 가능합니다. 이것은 그들이 찾고 있던 것에 도달한 정지 기준입니다.
혼자 해결하기 힘든가요? ;)
그리고 백색 잡음을 확인하기 위해 처음 N개의 고조파를 가져와 진폭을 비교할 수 있습니다. 그것들이 거의 같으면 BP는 잡음이 있는 것입니다.
ACF를 계산하는 것이 좋지 않습니까?
이것은 예측 모델의 적합성을 테스트하는 것입니다. 잔여물은 첫 번째 주문뿐만 아니라 가져갈 수 있습니다. 저것들. delta2(시간 + i) = 오픈[시간 + i] - 예측(시간 + i).
또 말도 안되는 소리.
결과적으로 delta2(x) = delta(x)를 얻습니다. 왜냐하면 Forecast(x) = price_appr(x)이기 때문입니다.
혼자서 해결하기 힘든가요?
ACF를 계산하는 것이 좋지 않습니까?
ZZ의 포니테일에 주목하지 않겠습니까? 그러나 이것은 확실히 예측입니다. 그리고 당신은 여전히 당신이 그것을 가지고 있음을 증명해야합니다.
또 말도 안되는 소리.
결과적으로 delta2(x) = delta(x)를 얻습니다. 왜냐하면 Forecast(x) = price_appr(x)이기 때문입니다.
혼자서 해결하기 힘든가요?
컨볼루션을 다시 변형시키세요 :) 확률 변수의 MO = 0이라는 사실이 CV 자체를 0으로 바꿀 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다.