timbo>>: Моя формула абсолютно точна. Я описал именно тот процесс, который хотел описать - детерминированный тренд с некоторыми случайными флуктуациями.
timbo>>: Процесс вида x(i) = x(i-1) + e(i), где e(i) ~N(0,sigma^2). Первая разница данного процесса стационарный процесс. А теперь попробуй рассказать, как ты планируешь прогнозировать случайное блуждание, "а мы полюбуемся на твои потуги" (с).
Похоже что я не слишком одарённый, т.к. в этом бла-бла-бла я ничего не понял, кроме того, что ты взялся экстраполировать случайное блуждание. Это однозначно нобелевская премия на депозит и деньги всего мира в твоём кармане.
Продемонстрируешь на цифрах? Итак: процесс x(i) = x(i-1) + e(i), где e(i) ~N(0,1) Очевидно, что первая разница и есть e(i) - стационарный процесс. Давай, экстраполируй, восстанавливай, "а мы полюбуемся на твои потуги" (с).
Моя формула абсолютно точна. Я описал именно тот процесс, который хотел описать - детерминированный тренд с некоторыми случайными флуктуациями.
哦，我明白了，那么你也可以这样做：ln P(t) = c + ln P(t-1) + e(t)，其中e(t)~I(0) ，c(const) - 多于或小于零。
Процесс вида x(i) = x(i-1) + e(i), где e(i) ~N(0,sigma^2). Первая разница данного процесса стационарный процесс. А теперь попробуй рассказать, как ты планируешь прогнозировать случайное блуждание, "а мы полюбуемся на твои потуги" (с).
再次，对于那些特别有天赋的人。
1.从最初的BP中，我们得到了第一个差异的BP
2.推断出第一差值的BP
3.从第一个差异的外推部分重构初始BP的外推部分
Еще раз повторяю для особоодаренных:
1. Из исходного ВР получаем ВР первых разностей
2. Екстраполируем ВР первых разностей
3. Восстанавливаем из ВР первых разностей + экстраполированный участок, исходный ВР + экстраполированный участок для исходного ВР
我想我不是太有天赋，因为我不明白这里面的任何东西，除了你采取了推断随机的漫谈。这绝对是诺贝尔奖的存款，也是你口袋里的全世界的钱。
你能用数字证明这一点吗？所以：过程x(i)=x(i-1)+e(i)，其中e(i)~N(0,1) 很明显，第一个差值是e(i)--静止过程。继续，推断，重构，"我们会钦佩你的努力"（c）。
Похоже что я не слишком одарённый, т.к. в этом бла-бла-бла я ничего не понял, кроме того, что ты взялся экстраполировать случайное блуждание. Это однозначно нобелевская премия на депозит и деньги всего мира в твоём кармане.
Продемонстрируешь на цифрах? Итак: процесс x(i) = x(i-1) + e(i), где e(i) ~N(0,1) Очевидно, что первая разница и есть e(i) - стационарный процесс. Давай, экстраполируй, восстанавливай, "а мы полюбуемся на твои потуги" (с).
他们不会为发明自行车而颁发诺贝尔奖。
使用伯努利方案的随机行走。假设一个粒子离开坐标原点，在一单位时间内以概率p向上移动一单位，或以概率q=1-p向下移动一单位
在n个时间单位内，粒子的轨迹将沿着直线n * (p - q)运行，对于任何e > 0和足够大的n，一个坐标为y(n)的点以1的概率位于垂直区间（p - q - e）和（p - q + e）内。这是一个被证实的事实，它是由大数放大法则和重复对数法则推导出来的。证明没有给出，因为它可以在适当的理论家书籍或互联网上找到。
因此，如果我们在大量的n个样本上推断随机漫步的BP，例如使用普通线性回归，那么很有可能超过n个样本的推断结果将接近于直线n * (p - q)
所以，蒂姆博，你不仅仅是一个在固执方面特别有天赋的同志，而是一头固执的驴子，他不知道概率论中的基本概念，但尽管如此，在某个地方掌握了术语，却没有学习它们的定义，试图坚持他的主观垃圾。
学习基本知识，蒂姆博--它很温顺。
关于观察到的时间序列的采样率，
时间框架（时间窗口）的选择对时间序列 的频谱有很大影响。
但这一时间框架的选择是一个......品味的问题。:)))如果你喜欢的话，可以选择萨曼斯塔或艺术!:)
因为时间框架的选择问题是无法形式化的，而且取决于交易者的个人偏好。
但由于规模和频率范围的缩小，使统计图景变得更加复杂，因为
更多细节。
Учите матчасть, timbo - она рульная.
你承诺对一个具有静止的第一差的过程进行推断。下面是这样一个过程：x(i) = x(i-1) + e(i)，其中e(i) ~N(0,1)
以下是前100个样本：0.840376；-0.04766；0.052436；-0.49209；-0.18857；-0.7889；-0.29893；0.44043；2.152318；1。958194; -0.18016; -1.01975; 0.334845; -0.73731; 0.223643; 0.347693; 1.78439; -0.17651; -0.37421; -1.58205; 1.325954; 2.151173; 3.530145; 2.471965; 2.003349; 1.73088; 2.829304; 2.551432; 3.252974; 1.201157; 0.847307; 0.023721; -1.55334; -1.04536; -0.76338; -0.7299; -2.06358; -0.93608; -0.5859; -0.88497; -0.86208; -1.12408; -2.87429; -3.15994; -3.99131; -4.97051; -6.12691; -6.66047; -8.66311; -7.69888; -7.17882; -7.19884; -7.23362; -8.03178; -7.01309; -7.14631; -7.86084; -6.50946; -6.73423; -7.32326; -7.61701; -8.46494; -9.58506; -7.05906; -5.40357; -5.09603; -6.35315; -7.21862; -7.39515; -6.60374; -7.93574; -10.2656; -11.7147; -11.3812; -10.9898; -10.5382; -10.6684; -10.4848; -10.9609; -10.0989; -11.4606; -11.0056; -11.8543; -12.1891; -11.6364; -10.5973; -11.7149; -10.4543; -9.79411; -9.86198; -10.0572; -10.2748; -10.5779; -10.5549; -10.5036; -9.67751; -8.15054; -7.68362; -7.89334; -7.26815
这是一张你应该得到的图片，我甚至还粘贴了答案，这样你就有东西可以对照了。
继续，推断，重构，"我们会钦佩你的努力"（c）。也不要谈养牛的事。
我应该提醒你，这不是推断出来的
Давай, экстраполируй, восстанавливай, "а мы полюбуемся на твои потуги" (с). А про животноводство не надо.
Timbo，已经有人说过，你需要学习基本知识。所以你应该，Timbo，你应该（关于养牛）。
我已经提供了证据。如果你的驴脾气仍然不允许你验证上述所有的东西在我面前早已被证明和证实，那么你可以试着自己去反驳它。
科学再现的方法是，无论谁不相信，如果他愿意，他可以独立地进行双重检查。
所以，在你发表反驳之前，请把你的数字和图片塞到你的痔疮所在的地方。
蒂姆博，已经有人说过，你需要学习基本知识。这就是为什么你应该这样做（关于养牛）。
我已经给出了证据。如果你的驴脾气仍然使你无法确定上述内容在我面前早已被证明和证实，那么你可以尝试自己反驳。