|
|
От
|
Сепулька
|
|
|
К
|
Alexandre Putt
|
|
|
Дата
|
18.04.2010 17:08:26
|
|
|
Рубрики
|
Семинар;
|
|
Re: Сепулька, не...
>Или Вы тоже определяете непрерывность по Вячеславу?
Возьмем определение непрерывной функции:
Непрерывная функция,функция, получающая бесконечно малые приращения при бесконечно малых приращениях аргумента. Однозначная функция f (x) называется непрерывной при значении аргумента x0, если для всех значений аргумента х, отличающихся достаточно мало от x0, значения функции f (x) отличаются сколь угодно мало от её значения f (x0).
А теперь скажите мне, почему мы должны считать, что в случае ОПЖ для времен t и t0 будут какие-то непонятные скачки ОПЖ(t)?
>>Да с чего Вы взяли, что функция, которую можно построить для ОПЖ, является разрывной?
>Во-первых, это не функция, это временной ряд наблюдений.
ОПЖ - временной ряд наблюдений. И что? Почему по нему нельзя построить функцию? Только потому, что Вы запретили?
>Во-вторых, если рассматривать этот ряд наблюдений как функцию (от времени), что бессмысленно для целей его анализа,
Почему бессмысленно? Только потому, что Вы этого никогда не делаете?
> то, конечно, для незаданных значений она не определена.
Если мы проведем по имеющимся данным функцию, то она именно будет определена. А для отсутствующих данных она будет аппроксимирована.
>> 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.
ОПЖ - это не "случайная" последовательность, а именно детерминированный процесс, с инерцией. Поэтому вполне можно аппроксимировать недостающие значения. Да, расхождение может быть. И что? Все зависит от целей, для которых строим функцию.
>Строго говоря интерполяция значений ничего Вам не даст в плане информации о данной последовательности. Информацию в статистике несёт вариация.
При чем тут статистика? Вы бы лучше послушали Вячеслава, когда он говорит Вам, что Вы ее используете к месту и не к месту. Функция нужна, например, для прогнозирования ОПЖ, каким оно будет, если сохранятся нынешние тенденции. Нужна для анализа действующих на ОПЖ факторов. И много для чего другого.
>>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.
Какая случайная величина? Это Вам что, квантовая механика? Откуда в ОПЖ будут непредсказуемые выбросы?
>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.
Это просто какая-то деградация образования. Лучше бы прислушались к тому, что пишет Вячеслав.