Регрессионная модель Султонова (РМС) - претендующая на математическую модель рынка. - страница 42

 
orb:
Плотность разве не ограничена от 0 до 1?

Плотность - нет.
 
orb:
Плотность разве не ограничена от 0 до 1?
Конечно ограничена единицей, но здесь: P=1+тГаммарасп(t/т;n;1;0), где тГаммарасп(t/т;n;1;0) и есть функция плотности распределения, изменяющаяся от 0 до 1. См. ф-лу (7) статьи.
 
yosuf:

Да, видимо, с нулями я перемудрил...

в любой регрессии увидеть экви улетающие в небо - это талант...главное верить...)))
 
anonymous:

Плотность - нет.
давай до свиданья!) неуч.
 
orb:
давай до свиданья!) неуч.


f(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)^2)/(2*sigma^2))/(sigma*sqrt(2*pi)) - плотность нормального распределения.

Вам, профессор, покажется удивительным, что f(0, 0, 0.01)=39.89

 
yosuf:
Конечно ограничена единицей, но здесь: P=1+тГаммарасп(t/т;n;1;0), где тГаммарасп(t/т;n;1;0) и есть функция плотности распределения, изменяющаяся от 0 до 1. См. ф-лу (7) статьи.

Вон из профессии, единицей ограничен несобственный интеграл плотности от -inf до x.
 
anonymous:


f(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)^2)/(2*sigma^2))/(sigma*sqrt(2*pi)) - плотность нормального распределения.

Вам, профессор, покажется удивительным, что f(0, 0, 0.01)=39.89

проверю, а вообще ты не правильно сделал, т.к. 0 - это дискретное значение, а используешь непрерывный нормальный закон распределения, соответственно надо ввести обобщенную плотность, т.к. случайная величина смешанная X, c возможными значениям х, которая принимает одно дискретное значение 0, остальные непрерывные значения!

 
orb:

а вообще ты не правильно сделал, т.к. 0 - это дискретное значение, а используешь непрерывный нормальный закон распределения,

f(x, 0, 0.01) > 1 для любого x в промежутке [-0.027152;0.027152].

соответственно надо ввести обобщенную плотность,

Обязательно :D

т.к. случайная величина смешанная X, c возможными значениям х, которая принимает одно дискретное значение 0, остальные непрерывные значения!

Правда? А множество целых чисел не дискретное? Ничего, что x может принимать любые значения из множества целых чисел (как подмножества для R)?

 
anonymous:

f(x, 0, 0.01) > 1 для любого x в промежутке [-0.027152;0.027152].

Обязательно :D

Правда? А множество целых чисел не дискретное? Ничего, что x может принимать любые значения из множества целых чисел (как подмножества для R)?

Согласен ли ты с утверждением, что m=0 -математическое ожидание, а точнее его оценка?

sigma=0,01 - это корень из оценки дисперсии?

вы можете, смоделировать такой ряд?)) чтобы оценки не из головы взяты.

 
orb:

Согласен ли ты с утверждением, что m=0 -математическое ожидание, а точнее его оценка?

sigma=0,01 - это корень из оценки дисперсии?

вы можете, смоделировать такой ряд?)) чтобы оценки не из головы взяты.


Это не оценки, а точные параметры распределения - матожидание и стандартное отклонение, профессор :D

Смоделировать такой ряд я, разумеется, могу. Хотя он совершенно здесь не нужен, т.к. ваша с Юсуфом ересь опровергается одним лишь анализом теоретической функции распределения.

> x <- rnorm(100, 0, 0.01)
> x
  [1]  1.619572e-02  6.798108e-05 -3.627928e-03  5.241613e-03  1.273511e-02  1.575794e-03  7.716432e-03  2.047810e-03
  [9]  7.551535e-03  2.707827e-03 -1.783785e-02  4.513436e-03 -4.031291e-03 -1.058043e-02  1.421831e-04 -6.639672e-03
 [17] -1.434773e-02 -4.618057e-03 -1.411381e-02 -1.459423e-02 -7.465568e-03 -7.713061e-03  3.016197e-02 -4.193879e-03
 [25]  8.984821e-03  7.578804e-03 -1.256003e-02  1.374785e-02  1.239761e-03 -1.547361e-02 -1.735638e-02 -6.853623e-03
 [33]  5.278165e-03 -1.917603e-03 -3.507008e-03  3.709349e-03 -2.094672e-04 -2.224821e-03 -3.501819e-03 -3.312482e-03
 [41]  9.050138e-03 -1.517038e-03 -2.481432e-04  1.132736e-03  2.664056e-03  2.146325e-03 -1.762083e-02 -8.993990e-03
 [49]  8.303284e-03 -5.353900e-03 -2.845936e-02 -1.556778e-02  6.326411e-04 -1.982076e-02 -2.460851e-03 -9.028795e-03
 [57]  1.233104e-02 -6.179724e-03  1.614575e-02 -9.239795e-03  1.350007e-02 -7.019569e-03  1.463546e-02  9.611378e-03
 [65]  1.403177e-02 -2.875648e-03 -3.541369e-03  9.854737e-03  2.134445e-03  3.010908e-03 -9.468081e-03  5.583229e-03
 [73] -4.736917e-03 -2.052099e-03 -1.371189e-02 -1.530808e-03  8.776596e-03 -1.272746e-02  9.583266e-03 -1.944051e-02
 [81] -2.341326e-03  4.766029e-03 -7.953369e-03  1.773432e-02  8.939169e-03  8.789134e-03 -5.713990e-03  4.144645e-03
 [89]  6.384486e-03  8.868000e-03 -1.181570e-02  4.893533e-03 -3.452248e-03 -1.525700e-03  2.135513e-02  1.633766e-02
 [97] -6.266012e-03 -5.332083e-03  2.446737e-02 -1.470896e-02
> mean(x)
[1] -0.0003638158
> sd(x)
[1] 0.01055043 
Причина обращения: