이론부터 실습까지 - 페이지 1025

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Maxim Dmitrievsky :

무작위 표본의 증가와 함께 50/50

내 머리에 아무것도 잘못되지 않았습니다. 상황에 따라 벌 수 있지만 수평선이 증가함에 따라 이익은 비례하여 떨어지고 0이되는 경향이 있습니다.

노벨상으로 증명

1. 당신은 속였습니다 - 이것은 어떤 노벨상에서도 증명되지 않았습니다.

2. 무작위 예측 모델을 사용하는 경우 샘플이 증가하면 실제로 이길 확률이 50%에 가까워집니다. 동전으로 제비를 열면 단기 이익은 0이 되는 경향이 있습니다.

그리고 무작위가 아닌 경우 - 아니요.

11년 동안 소로스 투자 펀드의 수익성을 열었습니다. 당신의 지평선은 무엇입니까?

PS R^2는 결정 계수입니다. 고려 중인 종속 모델 이 설명 하는 종속 변수의 분산 비율입니다 . 알았어....

 
Дмитрий :

1. 당신은 속였습니다 - 이것은 어떤 노벨상에서도 증명되지 않았습니다.

2. 무작위 예측 모델을 사용하는 경우 샘플이 증가하면 실제로 이길 확률이 50%에 가까워집니다. 동전으로 제비를 열면 단기 이익은 0이 되는 경향이 있습니다.

그리고 무작위가 아닌 경우 - 아니요.

11년 동안 소로스 투자 펀드의 수익성을 열었습니다. 당신의 지평선은 무엇입니까?

내부자 및 사기꾼은 고려되지 않습니다

우리는 또한 일시적인 비효율성을 가지고 제 시간에 멈출 수있는 사람들을 고려하지 않습니다.

난 r^2가 뭔지 알아

효율적 시장 이론은 아직 누구도 반박하지 못했습니다.

 
Maxim Dmitrievsky :

내부자 및 사기꾼은 고려되지 않습니다

우리는 또한 일시적인 비효율성을 가지고 제 시간에 멈출 수있는 사람들을 고려하지 않습니다.

난 r^2가 뭔지 알아

도착했습니다.

결정 계수를 사용하면 한 프로세스에 대해 두 개 이상의 모델의 "예측" 품질을 비교할 수 있습니다(물론 동일한 수의 변수 사용).

주어진 변수 세트와 모델이 종속 변수(프로세스)의 동작을 설명하는 방법을 보여줍니다.

추신 그게 다야... 그리고 난 Dartagnan이야...

 
Maxim Dmitrievsky :


ER 이론은 존재하지 않습니다.

아무도 증명하지 않은 ER 가설이 있습니다.

 
Дмитрий :

도착했습니다.

결정 계수를 사용하면 한 프로세스에 대해 두 개 이상의 모델의 "예측" 품질을 비교할 수 있습니다(물론 동일한 수의 변수 사용).

특정 변수 집합과 모델이 종속 변수(프로세스)의 동작을 설명하는 방법을 보여줍니다.

추신 그게 다야... 그리고 난 Dartagnan이야...

당신은 로그처럼 바보입니다 .. 이것은 미래에 대해 아무 것도 알려주지 않는 통계입니다

 
Maxim Dmitrievsky :

당신은 로그처럼 바보입니다 .. 이것은 미래에 대해 아무 것도 알려주지 않는 통계입니다

글쎄요, 우리 모두를 용서하세요. 하지만 미래는 신만이 아십니다!

그리고 모든 통계와 TV 및 모든 과학은 통계적 가치를 기반으로 하며 인류는 다른 어떤 것도 발명하지 않았습니다.

 
Дмитрий :

글쎄요, 우리 모두를 용서하세요. 하지만 미래는 신만이 아십니다!

그리고 모든 통계와 TV 및 모든 과학은 통계적 가치를 기반으로 하며 인류는 다른 어떤 것도 발명하지 않았습니다.

그리고 다음은 무엇입니까? 이것이 왜 예가 되었습니까? 역사에서 당신은 어느 정도의 정확도로 맞출 수 있습니다

 
Maxim Dmitrievsky :

그리고 다음은 무엇입니까? 이것이 왜 예가 되었습니까? 역사에서 당신은 어느 정도의 정확도로 맞출 수 있습니다

프로세스 무작위성의 측정은 특정 예측 모델의 함수입니다.

한 프로세스는 R^2=0.82인 모델과 R^2=0.42인 다른 모델로 예측할 수 있습니다.

그렇다면 이 과정은 얼마나 무작위적인가?

물론 어떤 통계 모델도 매개변수가 미래에 저장될 것이라고 100% 보장하지는 않지만 대략적인 추정에 적용할 수 있습니다.

 
Дмитрий :

프로세스 무작위성의 측정은 특정 예측 모델의 함수입니다.

한 프로세스는 R^2=0.82인 모델과 R^2=0.42인 다른 모델로 예측할 수 있습니다.

그렇다면 이 과정은 얼마나 무작위적인가?

물론 어떤 통계 모델도 매개변수가 미래에 저장될 것이라고 100% 보장하지는 않지만 대략적인 추정에 적용할 수 있습니다.

또한 OLS는 미래의 사건을 추정할 때 오류의 척도로 적용할 수 있다고 말합니다.

 

한 남자가 그물과 숲에서 몇 년을 망쳤고 결국 통계적 추정 은 아무 의미가 없다는 생각을 낳았습니다 ....

그리고 그 멍청한 놈은 우리 둘에게서 나인 것으로 밝혀졌다!

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