|
|
От
|
Alexandre Putt
|
|
|
К
|
Сепулька
|
|
|
Дата
|
18.04.2010 11:56:13
|
|
|
Рубрики
|
Семинар;
|
|
Сепулька, не вмешивайтесь
Или Вы тоже определяете непрерывность по Вячеславу?
(Вячеслав)
> "Соответственно для того, чтобы определить функцию как непрерывную, необходимо и достаточно знать, что в любой точке на рассматриваемом интервале есть одно и только одно значение."
Человек, который не усвоил базовые понятия анализа (функция, непрерывность), имеет наглость учить математике!
>Да с чего Вы взяли, что функция, которую можно построить для ОПЖ, является разрывной?
Во-первых, это не функция, это временной ряд наблюдений.
Во-вторых, если рассматривать этот ряд наблюдений как функцию (от времени), что бессмысленно для целей его анализа, то, конечно, для незаданных значений она не определена.
> Только с того, что у Вас нет данных в некоторых точках? Это ничего абсолютно не говорит о разрывности функции, которую можно построить по этим данным.
Нельзя построить эту функцию для данных, которых в принципе нет. Это не известный нам детерминированный процесс. Это случайная последовательность. Если Вы сделаете интерполяцию значений, то полученная функция не будет соответствовать действительности, будет расхождение.
Строго говоря интерполяция значений ничего Вам не даст в плане информации о данной последовательности. Информацию в статистике несёт вариация.
>Да ежу ясно, что никакой разрывности в значениях ОПЖ, которые мы могли бы измерить, скажем, 04.12.1990 г. и 05.12.1990 г., не будет. Значения ОПЖ будут меняться плавно.
Не будут. Будет такой же случайный ряд, просто измеренный с большей частотой. Но если реальных измерений у Вас нет, Вы ничего не можете сказать о значении ОПЖ на 04.12.1990. Это случайная величина. В общем случае она даже может иметь большую волатильность.
Если хотите, можете потренироваться на данных, для которых есть ежегодные, квартальные и ежемесячные изменения. Попробуйте интерполировать годичные данные и сравнить их с квартальными.
Вообще говоря при работе с реальными наблюдениями время всегда дискретно. И изменение времени на один день есть по-прежнему дискретное изменение. В нашем же случае годичные приращения называть "производной" просто нелепо.
> Поэтому для ОПЖ можно построить непрерывную функцию, аппроксимировав недостающие данные.
Нельзя. Потому что с реальными данными она будет совпадать только в (известных) точках интерполяции. И интерполяция в лучшем случае ничего не добавит, в худшем - приведёт к неверным выводам в анализе ряда.