O Modelo de Regressão Sultonov (SRM) - alegando ser um modelo matemático do mercado. - página 9
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Onde podemos encontrar um quociente com um resíduo normalmente distribuído? Só podemos compensar, mas não consideramos esse caso aqui.
Os resíduos são a diferença entre o valor previsto e o valor real. Aqui você está calculando o erro - na verdade, você está analisando os resíduos. Mas você está contando os resíduos acumulados e você tem que olhar para toda a distribuição.
Onde podemos encontrar um quociente com um resíduo normalmente distribuído? Só podemos compensar, mas não consideramos esse caso aqui.
Isso é um erro. Se suavizarmos com uma linha reta, será não-estacionário, mas se for 18? Em qualquer caso, no alisamento HP o residual é muito freqüentemente estacionário (nem sempre).
Bem, para ser mais preciso, as sobras ainda são normais))))
A princípio, para manter as ovelhas seguras e os lobos bem, vamos tomar este postulado como um axioma e esquecer o problema temporariamente, não há outra saída. Estamos diante de um mercado não-estacionário, anormal, não-determinístico, ...., não identificado. Aproximemo-nos dele por seus próprios métodos.
Você está se referindo ao método poke?
Não, é normal.
Normal é um ponto e estacionário é um processo. Ao fazer estas distinções, recebo uma dinâmica.
Agora não me lembro do restante sendo testado quanto à normalidade, mas o teste de raiz da unidade prospera.
Isso não é uma boa idéia. Se você suavizar uma linha reta, ela será instável, mas se você suavizar 18? Em qualquer caso, ao alisar o HP, muitas vezes o residual é estacionário (nem sempre).
A princípio, para manter as ovelhas seguras e os lobos bem, vamos tomar este postulado como um axioma e esquecer o problema temporariamente, não há outra saída. Estamos diante de um mercado não-estacionário, anormal, não-determinístico, ...., não identificado. Aproximemo-nos dele por seus próprios métodos.
Naturalmente.
Você está sugerindo o método poke?
Se suavizada usando (18), não será possível para o sistema rejeitar esta técnica devido ao uso repetido do mesmo padrão, mas vale a pena tentar.
18 é uma fórmula analítica. Calculamos os valores da função usando-o e tomamos a diferença com o quociente. Obtemos o erro de suavização. Vamos começar a trabalhar com este erro. Ou eu perdi alguma coisa?
Normal é um ponto e estacionário é um processo. Ao fazer estas distinções, recebo uma dinâmica.
Não lembro agora que o resíduo é testado quanto à normalidade, mas o teste de raiz da unidade prospera.
Se o modelo de regressão escolhido descreve bem a verdadeira dependência, então os resíduos devem ser variáveis aleatórias independentes normalmente distribuídas com média zero, e não deve haver tendência em seus valores.
Que tipo de estacionariedade existe?
P.S. Já esteve com os mamutes, volte, volte com você...