От теории к практике - страница 1025

Maxim Dmitrievsky
30162
Maxim Dmitrievsky  
Дмитрий:

У тебя уже все окончательно в голове спуталось.

Мера случайности процесса - это функция конкретной прогнозирующей модели.

Один процесс можно прогнозировать моделью с коэффициентом R^2=0.82 и другой моделью с R^2=0.42.

Так насколько случаен этот процесс?

при увеличении выборки случаен, 50/50

ниче в голове не спуталось. Ситуативно заработать можно, но при увеличении горизонта прибыль будет падать пропорционально и стремиться к нолю

доказано Нобелями

причем тут r^2, что ты несешь?
Дмитрий
3764
Дмитрий  
Maxim Dmitrievsky:

при увеличении выборки случаен, 50/50

ниче в голове не спуталось. Ситуативно заработать можно, но при увеличении горизонта прибыль будет падать пропорционально и стремиться к нолю

доказано Нобелями

1. ты обманул - никакими Нобелями это не доказано;

2. ну, если использовать случайные модели прогноза, то с увеличением выборки вероятность выигрыша действительно приближается к 50% - если открывать лоты с помощью монетки, то краткосрочная прибыль будет стремится к нулю.

А если не случайные - нет.

Открой доходность инвестиционного фонда Сороса на -надцать лет - чем тебе не горизонт?

P.S. R^2 - это коэффициент детерминации. Доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая рассматриваемой моделью зависимости. Ёклмн....

Maxim Dmitrievsky
30162
Maxim Dmitrievsky  
Дмитрий:

1. ты обманул - никакими Нобелями это не доказано;

2. ну, если использовать случайные модели прогноза, то с увеличением выборки вероятность выигрыша действительно приближается к 50% - если открывать лоты с помощью монетки, то краткосрочная прибыль будет стремится к нулю.

А если не случайные - нет.

Открой доходность инвестиционного фонда Сороса на -надцать лет - чем тебе не горизонт?

инсайдеров и мошенников в расчет не берем

также не берем в расчет тех, кто способен играть на временных неэффективностях и вовремя останавливаться

я знаю что такое r^2, за уши притянуто сюда

теория эффективного рынка пока не опровергнута никем

Дмитрий
3764
Дмитрий  
Maxim Dmitrievsky:

инсайдеров и мошенников в расчет не берем

также не берем в расчет тех, кто способен играть на временных неэффективностях и вовремя останавливаться

я знаю что такое r^2, за уши притянуто сюда

Приехали.

Коэффициент детерминации позволяет сравнивать "прогнозные" качества двух или более моделей на один процесс (ну, при равном количестве переменных).

Он показывает, насколько тот или иной набор переменных и модель объясняют поведение зависимой переменной (процесса).

П.С. Все..., а я ДАртаньян...

Дмитрий
3764
Дмитрий  
Maxim Dmitrievsky:


Теории ЭР не существует.

есть гипотеза ЭР, никем не доказанная.

Maxim Dmitrievsky
30162
Maxim Dmitrievsky  
Дмитрий:

Приехали.

Коэффициент детерминации позволяет сравнивать "прогнозные" качества двух или более моделей на один процесс (ну, при равном количестве переменных).

Он показывает, насколько тот или иной набор переменных и модель объясняют поведение зависимой переменной (процесса).

П.С. Все..., а я ДАртаньян...

ты тупой как полено.. это статистическая величина, ничего не рассказывающая про будущее 

Дмитрий
3764
Дмитрий  
Maxim Dmitrievsky:

ты тупой как полено.. это статистическая величина, ничего не рассказывающая про будущее 

Ну, прости нас всех, но про БУДУЩЕЕ знает только Бог!

А ВСЯ статистика и ТВ и ВСЯ НАУКА построена на статистических величинах И НИЧЕГО ДРУГОГО ЧЕЛОВЕЧЕСТВО ПОКА НЕ ВЫДУМАЛО.

Maxim Dmitrievsky
30162
Maxim Dmitrievsky  
Дмитрий:

Ну, прости нас всех, но про БУДУЩЕЕ знает только Бог!

А ВСЯ статистика и ТВ и ВСЯ НАУКА построена на статистических величинах И НИЧЕГО ДРУГОГО ЧЕЛОВЕЧЕСТВО ПОКА НЕ ВЫДУМАЛО.

и че дальше? зачем это было приводить в пример. На истории можно подогнаться с любой степенью точности

Дмитрий
3764
Дмитрий  
Maxim Dmitrievsky:

и че дальше? зачем это было приводить в пример. На истории можно подогнаться с любой степенью точности

Мера случайности процесса - это функция конкретной прогнозирующей модели.

Один процесс можно прогнозировать моделью с коэффициентом R^2=0.82 и другой моделью с R^2=0.42.

Так насколько случаен этот процесс?

Безусловно, никакая статистическая модель не даст 100% гарантии сохранения параметров в будущем, но для примерной оценки они применимы

Maxim Dmitrievsky
30162
Maxim Dmitrievsky  
Дмитрий:

Мера случайности процесса - это функция конкретной прогнозирующей модели.

Один процесс можно прогнозировать моделью с коэффициентом R^2=0.82 и другой моделью с R^2=0.42.

Так насколько случаен этот процесс?

Безусловно, никакая статистическая модель не даст 100% гарантии сохранения параметров в будущем, но для примерной оценки они применимы

скажи еще что МНК применим как мера ошибки оценки будущих событий