x[i] = -0.5+(i%2); i=1,2..+Inf: -0.5, 0.5, -0.5, 0.5, ... 고정, MO = 0, 분산 = 0.25. ACF는 0 및 짝수 시차에 대해 1과 같고 홀수 시차에 대해 -1과 같습니다. 임의의 직선을 사용한 외삽은 최소 0.25의 오차 분산을 제공합니다. 공식 x_hat[i+1]=-x[i]에 의한 외삽은 0 오류를 제공합니다. :피
x[i] = -0.5+(i%2); i=1,2..+Inf: -0.5, 0.5, -0.5, 0.5, ... 고정, MO = 0, 분산 = 0.25. ACF는 0 및 짝수 시차에 대해 1과 같고 홀수 시차에 대해 -1과 같습니다. 임의의 직선을 사용한 외삽은 최소 0.25의 오차 분산을 제공합니다. 공식 x_hat[i+1]=-x[i]에 의한 외삽은 0 오류를 제공합니다. :피
젠장, 음, 토요일에 거의 저녁에 물론 잔인하지만 시도해 보겠습니다. 시리즈는 어떤 경사각으로 직선으로 외삽됩니까?
Demi : 젠장, 음, 토요일에 거의 저녁에 물론 잔인하지만 시도해 보겠습니다. 시리즈는 어떤 경사각으로 직선으로 외삽됩니까?
그 과정에서 직선의 기울기와 수직 오프셋이 무엇이든 상관없이 직선을 외삽할 때 0.25 미만의 오차 분산을 얻는 것은 기본적으로 불가능합니다. 그러나 오류가 0이 되도록 하는 자기회귀 모델을 구축하는 것은 쉽습니다.
예는 고정 및 에르고딕 직접 프로세스의 외삽에 대한 귀하의 진술을 반박하기 위해 제공되었습니다. 귀하의 진술은 IID 증분이 있는 프로세스에만 해당됩니다. 델타 상관 관계가 없는 고정 에르고딕 프로세스의 경우 직선을 사용하는 외삽보다 오차 분산이 작은 AR 모델을 구성할 수 있습니다. 이러한 프로세스의 판독값 간에 비선형 종속성이 있는 경우 직접 모델보다 더 나은 모델을 구축하는 것도 가능합니다.
그 과정에서 직선의 기울기와 수직 오프셋이 무엇이든 상관없이 직선을 외삽할 때 0.25 미만의 오차 분산을 얻는 것은 기본적으로 불가능합니다. 그러나 오류가 0이 되도록 하는 자기회귀 모델을 구축하는 것은 쉽습니다.
예는 고정 및 에르고딕 직접 프로세스의 외삽에 대한 귀하의 진술을 반박하기 위해 제공되었습니다. 귀하의 진술은 IID 증분이 있는 프로세스에만 해당됩니다. 델타 상관 관계가 없는 고정 에르고딕 프로세스의 경우 직선을 사용하는 외삽보다 오차 분산이 작은 AR 모델을 구성할 수 있습니다. 이러한 프로세스의 판독값 간에 비선형 종속성이 있는 경우 직접 모델보다 더 나은 모델을 구축하는 것도 가능합니다.
))) 매우 재미있다
1. 나는 고정적이고 에르고딕한 과정이 직선에 의해 가장 잘 외삽된다는 것을 쓰지 않았습니다. 발명하지 마세요. 물론 일부 정적 및 erg 프로세스의 경우 비선형 외삽이 더 나은 정확도를 제공합니다.
2. 오차 분산에 침을 뱉습니다. 이 프로세스는 정적 및 에르그와 마찬가지로 수평 또는 거의 수평 직선으로 외삽됩니다. 또는 그렇게 - 직선, 외삽 정적 및 에르그 프로세스는 수평이거나 거의 수평이어야 합니다.
추신 그러나 질문은 동일하게 유지되었습니다. 왜 실제적인 관점에서 정적 및 에르그 시리즈에 대한 QC를 계산해야 합니까?
읽고 울어...
고정 및 에르고딕 계열은 평균, 분산, 자기상관 함수가 일정하며 수평 또는 거의 수평 직선으로 외삽됩니다.
문제는 실용적인 관점에서 정지 및 에르고딕 급수에 대해 CC를 계산해야 하는 이유입니다.
수평 또는 거의 수평 직선으로 외삽됩니다.
x[i] = -0.5+(i%2); i=1,2..+Inf: -0.5, 0.5, -0.5, 0.5, ... 고정, MO = 0, 분산 = 0.25. ACF는 0 및 짝수 시차에 대해 1과 같고 홀수 시차에 대해 -1과 같습니다. 임의의 직선을 사용한 외삽은 최소 0.25의 오차 분산을 제공합니다. 공식 x_hat[i+1]=-x[i]에 의한 외삽은 0 오류를 제공합니다. :피
x[i] = -0.5+(i%2); i=1,2..+Inf: -0.5, 0.5, -0.5, 0.5, ... 고정, MO = 0, 분산 = 0.25. ACF는 0 및 짝수 시차에 대해 1과 같고 홀수 시차에 대해 -1과 같습니다. 임의의 직선을 사용한 외삽은 최소 0.25의 오차 분산을 제공합니다. 공식 x_hat[i+1]=-x[i]에 의한 외삽은 0 오류를 제공합니다. :피
젠장, 음, 토요일에 거의 저녁에 물론 잔인하지만 시도해 보겠습니다. 시리즈는 어떤 경사각으로 직선으로 외삽됩니까?
그 과정에서 직선의 기울기와 수직 오프셋이 무엇이든 상관없이 직선을 외삽할 때 0.25 미만의 오차 분산을 얻는 것은 기본적으로 불가능합니다. 그러나 오류가 0이 되도록 하는 자기회귀 모델을 구축하는 것은 쉽습니다.
예는 고정 및 에르고딕 직접 프로세스의 외삽에 대한 귀하의 진술을 반박하기 위해 제공되었습니다. 귀하의 진술은 IID 증분이 있는 프로세스에만 해당됩니다. 델타 상관 관계가 없는 고정 에르고딕 프로세스의 경우 직선을 사용하는 외삽보다 오차 분산이 작은 AR 모델을 구성할 수 있습니다. 이러한 프로세스의 판독값 간에 비선형 종속성이 있는 경우 직접 모델보다 더 나은 모델을 구축하는 것도 가능합니다.
그 과정에서 직선의 기울기와 수직 오프셋이 무엇이든 상관없이 직선을 외삽할 때 0.25 미만의 오차 분산을 얻는 것은 기본적으로 불가능합니다. 그러나 오류가 0이 되도록 하는 자기회귀 모델을 구축하는 것은 쉽습니다.
예는 고정 및 에르고딕 직접 프로세스의 외삽에 대한 귀하의 진술을 반박하기 위해 제공되었습니다. 귀하의 진술은 IID 증분이 있는 프로세스에만 해당됩니다. 델타 상관 관계가 없는 고정 에르고딕 프로세스의 경우 직선을 사용하는 외삽보다 오차 분산이 작은 AR 모델을 구성할 수 있습니다. 이러한 프로세스의 판독값 간에 비선형 종속성이 있는 경우 직접 모델보다 더 나은 모델을 구축하는 것도 가능합니다.
))) 매우 재미있다
1. 나는 고정적이고 에르고딕한 과정이 직선에 의해 가장 잘 외삽된다는 것을 쓰지 않았습니다. 발명하지 마세요. 물론 일부 정적 및 erg 프로세스의 경우 비선형 외삽이 더 나은 정확도를 제공합니다.
2. 오차 분산에 침을 뱉습니다. 이 프로세스는 정적 및 에르그와 마찬가지로 수평 또는 거의 수평 직선으로 외삽됩니다. 또는 그렇게 - 직선, 외삽 정적 및 에르그 프로세스는 수평이거나 거의 수평이어야 합니다.
추신 그러나 질문은 동일하게 유지되었습니다. 왜 실제적인 관점에서 정적 및 에르그 시리즈에 대한 QC를 계산해야 합니까?
유죄, "왜"라는 질문에 대답했습니다.
무엇을 위해 - 이 특정 시리즈의 특징인 데이터의 종속성을 식별하기 위해.