计量经济学：让我们讨论一下中联的资产负债表。 - 页 14

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avtomat:

这就是残差具有均匀分布的地方。那又怎样？一个有这种输出的CU应该被扔掉，仅仅因为残差不正常吗？;))))


如果残差是均匀 的，就不值得把它扔到任何地方--这是一个圣杯）)
 
avtomat:

这就是残差具有均匀分布的地方。那又怎样？一个有这种输出的CU应该被扔掉，仅仅因为残差不正常吗？;))))

残差的不正常是回归模型的 问题，而不是系列的问题)。理论上，总是有可能拟合一个模型，使残差是正常的，但这总是必要的吗？正态性与静止性没有直接关系，但在许多情况下，它的缺失表明在去趋势过程中选择了错误的趋势类型（模型），即没有考虑到所有的回归关系。
 
Avals:
如果剩下的东西是均匀的，你不应该把它们扔到任何地方--这是一个圣杯))
圣杯 在圣杯甚至可能。
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TheXpert:
圣杯甚至可能在圣杯中。

这就是残差具有考奇分布的地方。那又怎样？一个有这种输出的CU应该被扔掉，仅仅因为残差不正常吗？;))))

 
avtomat:

那又怎样？有这种输出的TC应该被扔掉，就因为剩饭剩菜不正常？;))))

你现在是在从事庸医的工作。
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TheXpert:
你现在是庸医。

;))))，完全没有。我只想说明，残差的正态性----不能被视为评价TC性能的一个标准!

这里的残差有一个逻辑 分布。那么？一个具有这样输出的TS应该被抛弃，仅仅因为残差不正常吗？;))))

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还有一个反例：这里的残差有一个正态分布。那又怎样？具有这种输出的TS比以前的更好，只是因为残差是正常的？;))))

 
avtomat:

还有一个反例：这里的残差有一个正态分布。那又怎样？具有这种输出的TS比以前的更好，只是因为残差是正常的？;))))

正如他们在刑法教科书中写的那样："刑事案件是通过缩小证据范围来编造的"。

所有的时间我都在写--任意的差异性变化是很重要的。在正常情况下，方差的变化不是任意的，但重要的是这些变化的幅度！！所以，事实证明，你伪造了图片。一点细微的差别--差异，你就会沉默。

如果你像我上面所做的那样，拿着残余物并计算描述性统计，你可以立即用数字看到一切，而不是像图片中那样用眼睛看。感受不同。

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因此，继续玩这个传说中的 "正常"......我理解放弃既定观念是多么困难......。我不知道你多久会明白我刚才说的话，以及我想表达的意思......。
 
avtomat:

这就是残差具有考奇分布的地方。那又怎样？一个有这种输出的CU应该被扔掉，仅仅因为残差不正常吗？;))))


只是意味着没有足够的交易让甲子展示自己))那么残差分布是什么样子的呢？不是你如何产生Cauchy，但趋势和股权之间的区别是什么？
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