|
|
От
|
Alexandre Putt
|
|
|
К
|
Вячеслав
|
|
|
Дата
|
20.04.2010 16:03:40
|
|
|
Рубрики
|
Семинар;
|
|
Re: Лично мне...
> Хорошо, тогда подскажите, какими функциями аппроксимируются такие данные? Например, если у нас данные дают ступеньку, то как ее аппроксимировать?
Так, о какой аппроксимации данных Вы говорите? И о каких "данных" идёт речь? Понять, что именно Вы подразумеваете, затруднительно.
Если у Вас наблюдения переменной (вроде ОПЖ), которые индексируются по времени, то двух наблюдений для одного значения времени у Вас не будет в принципе.
Если в этих данных структурный слом (например, как с ОПЖ до войны и после), то для учёта этого есть различные способы, в частности, можно допустить разные средние значения для различных интервалов времени или в общем случае разные коэффициенты и оценить их из данных (и протестировать их равенство).
Для описания динамики таких переменных никаких аппроксимаций не используют. Используются различные разностные модели, где текущие значения линейно связаны с предыдущими.
> МНК вычисляет не усредненные значения, а определенную усредненную зависимость, точнее коэффициенты выбранной аппроксимирующей функции. Значения функции, полученной МНК не совпадают с усредненными значениями данных.
Нет, МНК вычисляет средние значения. Для дискретных значений зависимой переменной это хорошо видно. МНК делит наблюдения на группы и вычисляет средние для групп. Вы просто теорию не знаете на достаточном уровне. Но не об этом речь.
> Предлагаете еще раз круто поругаться?
Так Вы себя уже высекли с функциями и непрерывностью.
> Если Вы не умеет читать, что Вам пишут, то правильно нахамил.
Учитесь выражаться грамотно и не хамить, когда Вас поправляют.