Sıfır örnek korelasyonu, doğrusal bir ilişkinin olmadığı anlamına gelmez. - sayfa 52
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Okuyun ve ağlayın...
Durağan ve ergodik seriler sabit ortalama, varyans, otokorelasyon fonksiyonuna sahiptir ve yatay veya neredeyse yatay düz bir çizgi ile tahmin edilir.
Soru, neden pratik bir bakış açısından, durağan ve ergodik seriler için CC'yi hesaplamamız gerekiyor?
yatay veya neredeyse yatay düz bir çizgi ile tahmin edilir.
x[i] = -0.5+(i%2); i=1,2..+Inf: -0.5, 0.5, -0.5, 0.5, ... Durağan, MO = 0, varyans = 0.25. ACF, sıfır ve çift gecikme değerleri için 1'e ve tek gecikme değerleri için -1'e eşittir. Herhangi bir düz çizgi kullanılarak yapılan ekstrapolasyon, en az 0.25'lik bir hata varyansı verecektir; x_hat[i+1]=-x[i] formülüyle ekstrapolasyon sıfır hata verecektir. :P
x[i] = -0.5+(i%2) biçiminde bir dizi alıyoruz; i=1,2..+Inf: -0.5, 0.5, -0.5, 0.5, ... Durağan, MO = 0, varyans = 0.25. ACF, sıfır ve çift gecikmeler için 1'e ve tek gecikmeler için -1'e eşittir. Herhangi bir düz çizgi kullanılarak yapılan ekstrapolasyon, en az 0.25'lik bir hata varyansı verecektir; x_hat[i+1]=-x[i] formülüyle ekstrapolasyon sıfır hata verecektir. :P
Kahretsin, Cumartesi neredeyse akşamları, elbette, acımasız, ama deneyeceğim - dizi, hangi eğim açısıyla düz bir çizgiyle tahmin ediliyor?
Bu süreç için, düz çizginin eğimi ve düşey ofseti ne olursa olsun, düz bir çizgiyi tahmin ederken 0,25'ten daha az bir hata varyansı elde etmek temelde imkansızdır. Ancak sıfır hata almanızı sağlayan bir otoregresif model oluşturmak kolaydır.
Örnek, herhangi bir durağan ve ergodik doğrudan sürecin ekstrapolasyonu hakkındaki ifadenizi çürütmek için verilmiştir. İfadeniz yalnızca IID artışlı işlemler için geçerlidir. Delta ile ilişkili olmayan durağan ergodik süreçler için, hata varyansı herhangi bir doğrudan çizgi kullanarak ekstrapolasyondan daha az olan bir AR modeli oluşturmak mümkündür. Böyle bir sürecin okumaları arasında doğrusal olmayan bağımlılıklar olması durumunda, doğrudan olandan daha iyi olacak bir model oluşturmak da mümkündür.
Bu süreç için, düz bir çizginin eğimi ve düşey ofseti ne olursa olsun, bir düz çizgiyi tahmin ederken 0,25'ten küçük bir hata varyansı elde etmek temelde imkansızdır. Ancak sıfır hata almanızı sağlayan bir otoregresif model oluşturmak kolaydır.
Örnek, herhangi bir durağan ve ergodik doğrudan sürecin ekstrapolasyonu hakkındaki ifadenizi çürütmek için verilmiştir. İfadeniz yalnızca IID artışlı işlemler için geçerlidir. Delta ile ilişkili olmayan durağan ergodik süreçler için, hata varyansı herhangi bir doğrudan çizgi kullanarak ekstrapolasyondan daha az olan bir AR modeli oluşturmak mümkündür. Böyle bir sürecin okumaları arasında doğrusal olmayan bağımlılıklar olması durumunda, doğrudan olandan daha iyi olacak bir model oluşturmak da mümkündür.
)))çok komik
1. Durağan ve ergodik bir sürecin en iyi şekilde düz bir çizgi ile tahmin edilebileceğini yazmadım. icat etme. Elbette, bazı statik ve erg süreçleri için doğrusal olmayan ekstrapolasyon daha iyi doğruluk sağlar.
2. hata varyansına tükür. Statik ve erg gibi bu süreç, yatay veya neredeyse yatay bir düz çizgi ile tahmin edilir. Ya da öyle - düz bir çizgi, tahmin edilen statik ve erg işlemi yatay veya neredeyse yatay olmalıdır.
not Ancak soru aynı kaldı - neden pratik bir bakış açısından, statik ve erg serileri için QC'yi hesaplamak için?
Suçlu, "neden" sorusuna yanıt verdi.
Ne için - bu belirli serinin özelliği olan verilerdeki bağımlılıkları belirlemek için.