R - 경험을 공유하십시오 - 페이지 7

[anonymous]

RandomWorker :

의견을 부탁합니다.

모델의 순서는 Akaike 정보 기준을 사용하여 자동으로 선택됩니다. ar 명령에 대한 도움말을 읽으십시오.

[[삭제]]

설립하다

> x<-ar.burg(eur, aic=F, 20)

> 엑스

전화:

ar.burg.default(x = eur, aic = F, order.max = 20)

계수:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

0.9665 0.1096 -0.0941 0.0106 0.0004 0.0488 -0.0343 -0.0229 0.0288 0.0033 -0.0496 0.0168 0.0139 -0.0019

내가 이해하는 한, 이것은 T=20인 내 예에서 더 나은 품질의 가중치 mashka입니다. 상수인 첫 번째 멤버에서만 다릅니다.

그런 기계로 차량을 만드는 것이 가능한지 궁금합니다.

[anonymous]

RandomWorker :

내가 이해하는 한, 이것은 T=20인 내 예에서 더 나은 품질의 가중치 mashka입니다. 상수인 첫 번째 멤버에서만 다릅니다.

그런 기계로 차량을 만드는 것이 가능한지 궁금합니다.

이러한 모델은 평활화에 적합하지 않다는 것을 오해하고 있습니다. 계량 경제학 의 기초를 배웁니다.

또한 단위 루트가 있는 데이터에 대한 AR 모델을 평가하는 것은 좋은 결과로 이어지지 않습니다.

[[삭제]]

anonymous :

이러한 모델은 평활화에 적합하지 않다는 것을 오해하고 있습니다. 계량경제학의 기초를 배웁니다.

또한 단위 루트가 있는 데이터에 대한 AR 모델을 평가하는 것은 좋은 결과로 이어지지 않습니다.

확률을 신뢰할 수 없다는 의미입니까? MNC 때문에?

그러나 여기에는 다른 여러 평가 방법이 있습니다.

그럼 스토브는 무엇입니까?

그것이 계량 경제학 이라면 한 가지이고 TA에서 온 것이라면 다른 것입니다. 여기 추정 오류가 있고 완전히 어두움이 있습니다. 그건 그렇고, 나는 그것을 복사하지 않았습니다.

2.124e-06으로 추정되는 20시그마^2 주문 선택

[anonymous]

RandomWorker :

여기에 추정 오류가 있으며 완전한 어둠이 있습니다.

귀하의 경우 모델 사양 오류가 있습니다.

[[삭제]]

anonymous :

귀하의 경우 모델 사양 오류가 있습니다.

이해 했어요.

그리고 단순 기계에 대한 모델 사양의 오류는 지수이며 가중 계수를 얻을 수 있는 위치이므로 나중에 osh에 대해 설명합니다. 이유? 나는 그것에 대해.

[anonymous]

RandomWorker :

이해 했어요.

그리고 단순 기계에 대한 모델 사양의 오류는 지수이며 가중 계수를 얻을 수 있는 위치이므로 나중에 osh에 대해 설명합니다. 이유? 나는 그것에 대해.

이해하지 못한다. 계량 경제학 의 기초를 배웁니다. 더 이상의 과학적 홍수에 대해서는 언급하지 않겠습니다.

Mashka에는 사양 오류가 없습니다. 가중 계수를 얻을 수 있는 곳 - DSP를 연구하십시오.

[[삭제]]

anonymous :

이해하지 못한다. 계량경제학의 기초를 배웁니다. 더 이상의 과학적 홍수에 대해서는 언급하지 않겠습니다.

Mashka에는 사양 오류가 없습니다. 가중 계수를 얻을 수 있는 곳 - DSP를 연구하십시오.

가혹하지만 그럼에도 불구하고 감사합니다.

더 가겠습니다.

[[삭제]]

도와주세요. 또 다른 문제입니다.

나는 회귀를 평가한다: fm1 <- lm(dRegres1 ~ 하나 + dRegres2, 싱귤러.ok = 거짓)

R에서는 모든 것이 정상이지만 mt4에서 호출하면 오류가 발생합니다.

lm.fit(x, y, 오프셋 = 오프셋, singular.ok = singular.ok, ...)의 오류:

0(해당 사항 없음) 사례

무엇보다도 R에서 디버깅된 코드가 MT4에서 작동하지 않는 것을 죽입니다.

미리 감사드립니다.

[[Удален]]

글쎄요. R은 어디에 있고 MT는 어디에 있습니까?