Я же просил ограничиваться. Вы написали 20 Кб, я сумел Вам ответить в 19 Кб.
Вы мне ответили на 55 Кб!
Потом я просил сбавить обороты. Но Вы вместо этого только прибавили.
Так что отвечать пока интереса нет. Но так как Вы в очередной раз излили
всю ту же порцию чепухи, за которую держитесь вот уже пару недель, я Вам всё же отвечу
на следующей неделе. Конструктивного общения Вы не захотели, так что не обижайтесь.
А пока по Вашему "главному" вопросу
> Нет, этого мало. В соседнем сообщении, когда Вы заговорили о ковариации
> <<случайных величин>> - ВВП разных лет, - я спросил, на каком едином
> вероятностном пространстве определены эти случайные величины. Ведь иначе
> (если случайные величины определены на разных вероятностных пространствах)
> их ковариацию определить невозможно. Но вероятностное пространство - это
Дорогой Мигель, поменьше читайте определений, смысл которых до конца не понимаете.
> не только множество элементарных событий, но ещё и сигма-алгебра его
> подмножеств, и вероятностная мера. Прекрасно, Вы, наконец, сказали, что
> элементарные события у Вас - точки на полуоси. Чудненько. Теперь
Я без Вас прекрасно знаю две страницы, описывающие аксиоматику теории
вероятностей. Не надо тут производить ложное впечатление начитанности, она
у Вас нулевая в предмете ветки. Что касается "вероятностного пространства",
то я просто не смог корректно обратно перевести это понятие, вот и всё.
> расскажите, какая на ней вероятностная мера. А потом мы уже приступим к
> рассмотрению того, какой вид имеют <<случайные функции>> ВВП разных лет,
> определённые на нашем вероятностном пространстве, какие у них матожидания,
> как они друг с другом связаны и всё такое.
Вероятностная мера у нас из закона распределения. Если
ошибка измерения переменной интереса подчиняется гауссову распределению, то
и переменнная интереса тоже будет подчиняться ему же. Соответственно вероятностная мера
и будет определяться интегралом функции плотности.
Например, классический случай
y_t = b x_t + u_t, u_t ~ i.i.d. N(0, \sigma^2)
Какая тут вероятностная мера, надеюсь, не надо объяснять.
Случаи, где это не так (а это не так), рассматриваются эконометрикой. И это
касается в первую очередь устойчивости (persistence) в возмущении.
Что же касается ВВП, то это как правило нестационарная случайная переменная,
поэтому и распределение у неё "взрывается" (дисперсия стремится к бесконечности).
Поэтому целесообразно всё же говорить о темпе роста ВВП. И тут я не вижу вообще
никаких проблем.
Если же Вас интересует именно ВВП (а не абстрактная экономическая переменная), то
я могу дать Вам быстрый ответ: для серий типа ВВП нормализованные частичные суммы сходятся
к броуновскому движению. Т.е. вероятностная мера определяется свойствами
броуновского движения (более современную трактовку я опускаю).
> мертвы, как говорил лорд Кейнс. Речь идёт о прогнозе на ближайшие годы. Вы
> ничего конкретного про распределение вероятностей в ближайшие годы не
> скажете и даже не сможете дать определение, что понимается под
> <<вероятностью>> в этом случае, если речь идёт об использовании прогноза в
> единичном случае - для решения, начинать или не начинать перестройку.
Посмотрите ответ Гуревичу ("Вот Вам график") и успокойтесь.
> сначала разберёмся с вероятностным пространством и потом посмотрим на
> разницу между реализацией одной и той же случайной величины и
> последовательностью единственных (!) наблюдаемых реализаций совершенно
> разных случайных величин.
Т.е. ВВП - это разная случайная величина? :)
Кстати, а как Вы относитесь к вот этому:
"But it is not necessary that the observations should be independent and
that they should follow the same one-dimensional probability law. It is
sufficient to assume that the whole set of, say n, observations may be
considered as one observation of n variables (or a "sample point")
following an n-dimensional joint probability law, the existence of which
may be purely hypothetical."
(n относится к числу наблюдений во временной серии)
И ещё раз почитаем:
"The reluctance among economists to accept probability models as a basis
for economic research has, it seems, been founded upon a very narrow concept
of probability and random variables. Probability schemes, it is held, apply only
to such phenomena as lottery drawings, or, at best, to those series of observations
where each observation may be considered as an independent drawing from one and the
same "population.""
>Я же просил ограничиваться. Вы написали 20 Кб, я сумел Вам ответить в 19 Кб.
>Вы мне ответили на 55 Кб!
Нельзя сравнивать мои 55 КБ и Ваши 19. Во-первых, довольно много места у меня ушло на напоминание Вам содержания предыдущих разговоров. Например, пришлось приводить цитату из Вашего же предшествующего сообщения в ответ на Ваш недоумённый вопрос, какие Ваши слова я имел в виду. Я те Ваши слова процитировал, а Вы их обрезали, когда спрашивали о том, что я имел в виду. Чувствуете разницу? Во-вторых, я выдвинул связные пояснения по многим затронутым вопросам, а Вы вновь отличились «нечленораздельными выкриками с места». Неудивительно, что на такие выкрики понадобилось там мало килобайт. В-третьих, я разобрал всё Ваше сообщение, не оставляя без внимания ни одной свежей идеи (которую только замечал), и даже повторно комментировал несвежие, Вы же игнорируете наши детальные пояснения, за счёт чего и экономите место.
>Потом я просил сбавить обороты. Но Вы вместо этого только прибавили.
>Так что отвечать пока интереса нет.
Меньше надувайте щёки, перестаньте игнорировать усилия собеседников – и будут Вам тихие, спокойные, конструктивные обороты.
>Но так как Вы в очередной раз излили всю ту же порцию чепухи, за которую держитесь вот уже пару недель, я Вам всё же отвечу на следующей неделе. Конструктивного общения Вы не захотели, так что не обижайтесь.
Рано, мой друг, объявлять мои подробные пояснения «чепухой». Лучше сосредоточьтесь на написании связного текста с ответами на вопросы Иванова.
>> Нет, этого мало. В соседнем сообщении, когда Вы заговорили о ковариации <<случайных величин>> – ВВП разных лет, – я спросил, на каком едином вероятностном пространстве определены эти случайные величины. Ведь иначе (если случайные величины определены на разных вероятностных пространствах) их ковариацию определить невозможно. Но вероятностное пространство – это
>Дорогой Мигель, поменьше читайте определений, смысл которых до конца не понимаете.
Вот тут, дорогой, следовало бы не декларировать на весь форум моё непонимание, а объяснить, в чём именно оно состоит. Неужели до сих пор не осознали, что Вы с линейной экстраполяцией советского ВВП думали залезть в овчарню, а попали на псарню?
>> не только множество элементарных событий, но ещё и сигма-алгебра его подмножеств, и вероятностная мера. Прекрасно, Вы, наконец, сказали, что элементарные события у Вас – точки на полуоси. Чудненько. Теперь
>Я без Вас прекрасно знаю две страницы, описывающие аксиоматику теории вероятностей.
Нет, не знаете, точнее, не понимаете. Вы даже не можете отличить пространство элементарных событий от области значений случайной величины. Я Вас спрашивал про вероятностное пространство, а Вы ответили, в какой области реализуются «выпадающие» в разные годы значения ВВП. miron ещё хуже – сразу полез рассказывать, как они распределены.
>Не надо тут производить ложное впечатление начитанности, она у Вас нулевая в предмете ветки.
Вот тут бы и объяснить, в чём состоит моя «нулевая» начитанность в предмете ветки. Кто из нас не может отличить пространство элементарных событий от области значений случайной величины – я или Вы?
>Что касается "вероятностного пространства", то я просто не смог корректно обратно перевести это понятие, вот и всё.
Куда корректно обратно перевести? Вы не осознали очередную свою ошибку и полетели дальше.
>> расскажите, какая на ней вероятностная мера. А потом мы уже приступим к рассмотрению того, какой вид имеют <<случайные функции>> ВВП разных лет, определённые на нашем вероятностном пространстве, какие у них матожидания, как они друг с другом связаны и всё такое.
>Вероятностная мера у нас из закона распределения. Если ошибка измерения переменной интереса подчиняется гауссову распределению, то и переменнная интереса тоже будет подчиняться ему же.
Что за бред? Во-первых, я спрашивал про вероятностную меру, определённую на пространстве элементарных событий, а не про плотность распределения конкретной случайной величины. Во-вторых, ладно, пропустим этап с вероятностным пространством. Я понимаю, что пространство элементарных событий не является, так сказать, «реальностью, данной нам в ощущениях», Вам могли про него не рассказывать. Но тогда не надо бегать и кричать, будто Вы глубоко понимаете теорию вероятностей, – на самом деле, Вам дали несколько формул для инженерных расчётов, которые предполагается проводить без глубокого понимания математических основ совершаемого. Допустим, что ВВП разных лет подчиняются гауссову распределению. Напишите же нам конкретную формулу! Какое у них среднее значение \mu и какой у них разброс \sigma? Или \mu и \sigma зависят от t? Тогда к Вам новые два вопроса. Во-первых, как Вы можете оценить эти два параметра при разных t, если для каждого отдельного t нам дана только одна реализация случайной величины? Во-вторых, как Вы считаете ковариацию разных случайных величин с разным законом распределения?
>Что же касается ВВП, то это как правило нестационарная случайная переменная, поэтому и распределение у неё "взрывается" (дисперсия стремится к бесконечности).
Где Вы это вычитали?
>Поэтому целесообразно всё же говорить о темпе роста ВВП. И тут я не вижу вообще никаких проблем.
Вы утверждаете, что серия темпов роста ВВП по годам – стационарный случайный процесс? «Мощно задвинуто». Сами же привели график. Ну, и где там стационарность? И где там возможность спрогнозировать темпы роста ВВП по темпам предыдущих десятилетий? Читаем в Интернете:
«Стационарный случайный процесс, важный специальный класс случайных процессов, часто встречающийся в приложениях теории вероятностей к различным разделам естествознания и техники. Случайный процесс X (t) называется стационарным, если все его вероятностные характеристики не меняются с течением времени t (так что, например, распределение вероятностей величины X (t) при всех t является одним и тем же…).» http://www.booksite.ru/fulltext/1/001/008/106/068.htm
>Если же Вас интересует именно ВВП (а не абстрактная экономическая переменная), то я могу дать Вам быстрый ответ: для серий типа ВВП нормализованные частичные суммы сходятся к броуновскому движению. Т.е. вероятностная мера определяется свойствами броуновского движения (более современную трактовку я опускаю).
Что за бред? При чём тут броуновское движение?
>> Речь идёт о прогнозе на ближайшие годы. Вы ничего конкретного про распределение вероятностей в ближайшие годы не скажете и даже не сможете дать определение, что понимается под <<вероятностью>> в этом случае, если речь идёт об использовании прогноза в единичном случае – для решения, начинать или не начинать перестройку.
>Посмотрите ответ Гуревичу ("Вот Вам график") и успокойтесь.
Посмотрел. Не успокоился, наоборот, развеселился. Вы что же, думаете, что этот график обосновывает возможность прогнозирования темпов роста ВВП на ближайшие годы по предыдущим значениям? Нет, дорогой. Во-первых, процесс очень нестабильный, могли «ни с того, ни с сего» (с точки зрения предыдущего процесса) получить то высокие отрицательные, то высокие положительные темпы роста. Во-вторых, если даже брать средние темпы роста ВВП по пятилеткам, то тоже никакого внятного прогноза на ближайшую пятилетку из предыдущих значений роста сделать нельзя.
>> сначала разберёмся с вероятностным пространством и потом посмотрим на разницу между реализацией одной и той же случайной величины и последовательностью единственных (!) наблюдаемых реализаций совершенно разных случайных величин.
>Т.е. ВВП - это разная случайная величина? :)
А почему Вы у меня спрашиваете? Я же Вас прошу подробно обосновать применение теории случайных процессов в серии ВВП.
>Кстати, а как Вы относитесь к вот этому:
>"But it is not necessary that the observations should be independent and that they should follow the same one-dimensional probability law. It is sufficient to assume that the whole set of, say n, observations may be considered as one observation of n variables (or a "sample point") following an n-dimensional joint probability law, the existence of which may be purely hypothetical."
>(n относится к числу наблюдений во временной серии)
При чём тут это? Вас уже просили не приводить цитаты, не относящиеся к конкретному вопросу. Лучше ответьте, как Вы в конкретном случае собираетесь оценивать распределение вероятностей ВВП в следующем году по реализации ВВП предыдущих лет, если всё это разные случайные величины, распределённые с какими-то своими (разными для разных лет) \mu и \sigma. И потом, зачем нам нужен такой прогноз, какова его ценность в принятии решений о государственной политике.
>И ещё раз почитаем:
>"The reluctance among economists to accept probability models as a basis for economic research has, it seems, been founded upon a very narrow concept of probability and random variables. Probability schemes, it is held, apply only to such phenomena as lottery drawings, or, at best, to those series of observations where each observation may be considered as an independent drawing from one and the same "population.""
>Ну что, будете с Хаавельмо разбираться? :)
Ваш апломб ничем не обоснован. Ко мне цитата Хаавельмо не относится. Попытайтесь своими словами, без англоязычных цитат, обосновать применение теории случайных процессов для прогнозирования роста советского ВВП.
> Нельзя сравнивать мои 55 КБ и Ваши 19. Во-первых, довольно много места у
> меня ушло на напоминание Вам содержания предыдущих разговоров. Например,
Можно. 55 Кб - это примерно 30 страниц текста. В этот объём можно уложить
небольшую диссертацию. Никто Вас не заставляет пережёвывать утверждения
раз за разом. Пишите компактно и по делу, вот и всё. Всё неотносящееся выкидывайте.
На 55 кб я скорее всего отвечать не стану.
> Вот тут, дорогой, следовало бы не декларировать на весь форум моё
> непонимание, а объяснить, в чём именно оно состоит.
Очень просто: Ваше определение неверно. Для определения ковариации двух случайных переменных этого не требуется (ведь из Вашего определения вообще следует, что мы имеем дело с одной и той же переменной).
Феллер даёт понять, что достаточно одного и того же sample space. Но это не следует понимать
как ограничение.
Например, для двух переменных:
u1 принимает значения -1 и 1
u2 принимает значения -2 и 2
при заданном законе распределения (joint probability law) вычисление ковариации является осмысленным (и единственно возможным способом определения).
Так что Ваша прозрачная и потому наивная попытка обосновать невозможность вычисления ковариации для серий ВВП (!) всего лишь выдаёт в Вас слабое знакомство с предметом. Примите и запейте. :)
> Нет, не знаете, точнее, не понимаете. Вы даже не можете отличить
> пространство элементарных событий от области значений случайной величины.
И в чём же разница? Давайте свой ответ.
> Вот тут бы и объяснить, в чём состоит моя <<нулевая>> начитанность в
> предмете ветки.
Вам по пунктам изложить, где Вы несли заведомые глупости? Вам это надо?
Положа руку на сердце, Вы же не занимались никогда этой тематикой. Максимум - прослушали курс теории вероятностей среднего (не начального) уровня в университете.
Так чего Вы бросаетесь обсуждать вопросы без наличия подготовки, да ещё и рассуждать о познаниях Ваших оппонентов?
> Куда корректно обратно перевести? Вы не осознали очередную свою ошибку и
> полетели дальше.
Ошибаетесь. Я считал, что Вы говорите о пространстве элементарных событий.
> >Вероятностная мера у нас из закона распределения. Если ошибка измерения
> переменной интереса подчиняется гауссову распределению, то и переменнная
> интереса тоже будет подчиняться ему же.
> Что за бред? Во-первых, я спрашивал про вероятностную меру, определённую
> на пространстве элементарных событий, а не про плотность распределения
> конкретной случайной величины. Во-вторых, ладно, пропустим этап с
Вероятностная мера определяется через плотность распределения
"Probability measures are assigned to B by the device of the cumulative distribution function (c.d.f.)"
(B - the Borel field)
За "бред" будем извиняться?
> Вам могли про него не рассказывать. Но тогда не надо бегать и кричать,
> будто Вы глубоко понимаете теорию вероятностей, - на самом деле, Вам дали
Это я бегаю и кричу? :)
> без глубокого понимания математических основ совершаемого. Допустим, что
> ВВП разных лет подчиняются гауссову распределению. Напишите же нам
> конкретную формулу! Какое у них среднее значение \mu и какой у них разброс
Вы что, не знаете, как гауссово распределение выглядит? Или Вам нужны численные значения параметров?
> \sigma? Или \mu и \sigma зависят от t? Тогда к Вам новые два вопроса.
Сразу видно, что Ваши познания в статистике весьма скромны.
Какое же может быть распределение у случайной величины, если дисперсия зависит от t?
> Во-первых, как Вы можете оценить эти два параметра при разных t, если для
> каждого отдельного t нам дана только одна реализация случайной величины?
Сделаю регрессию на время (t) как вариант либо в разнице.
> Во-вторых, как Вы считаете ковариацию разных случайных величин с разным
> законом распределения?
Очень просто, беру и считаю :) по одному закону. Он тут один в смысле :) Т.е. joint :)
> >Что же касается ВВП, то это как правило нестационарная случайная
> переменная, поэтому и распределение у неё "взрывается" (дисперсия
> стремится к бесконечности).
> Где Вы это вычитали?
"Сам придумал". Какие Ваши возражения? :)
x_t = x_{t-1} + u_t (u_t - белый шум)
Чему равна дисперсия x_t? :) И какое распределение у x_t? :)
а к чему сходится
x_t = a x_{t-1} + u_t (u_t - белый шум)
для 0 < a < 1 ?
Разницу почувствовали?
> Вы утверждаете, что серия темпов роста ВВП по годам - стационарный
> случайный процесс? <<Мощно задвинуто>>.
Ну да. Есть конкретные возражения или как обычно? :)
> Сами же привели график. Ну, и где
> там стационарность?
В серии, где же ещё. Вы на глазок стационарность определяете? :)
> И где там возможность спрогнозировать темпы роста ВВП
> по темпам предыдущих десятилетий? Читаем в Интернете:
Ну как где? Оцениваем процесс и прогнозируем.
> называется стационарным, если все его вероятностные характеристики не
> меняются с течением времени t (так что, например, распределение
> вероятностей величины X (t) при всех t является одним и тем же...).>>
Безобразное определение. Что с того? Темп роста ВВП - стационарная переменная.
> Что за бред? При чём тут броуновское движение?
Я вижу, Вы интенсивно повышаете самообразование с помощью интернета :)
На этот раз ключевые слова: Wiener process.
> Посмотрел. Не успокоился, наоборот, развеселился. Вы что же, думаете, что
> этот график обосновывает возможность прогнозирования темпов роста ВВП на
> ближайшие годы по предыдущим значениям? Нет, дорогой. Во-первых, процесс
> очень нестабильный, могли <<ни с того, ни с сего>> (с точки зрения
Это каким образом Вы установили нестабильность процесса, да ещё и со словом "очень"? :)
> предыдущего процесса) получить то высокие отрицательные, то высокие
> положительные темпы роста.
А что такое белый шум Вы тоже не знаете? Что за "предыдущий процесс"?
Процесс тут один.
> Во-вторых, если даже брать средние темпы роста
> ВВП по пятилеткам, то тоже никакого внятного прогноза на ближайшую
> пятилетку из предыдущих значений роста сделать нельзя.
Конечно, с дуру можно много чего понаделать :)
>> Т.е. ВВП - это разная случайная величина? :)
> А почему Вы у меня спрашиваете?
Потому что автор этого утверждения - Вы.
> Я же Вас прошу подробно обосновать применение теории случайных процессов в серии ВВП.
Обратитесь к Хаавельмо.
> конкретному вопросу. Лучше ответьте, как Вы в конкретном случае
> собираетесь оценивать распределение вероятностей ВВП в следующем году по
> реализации ВВП предыдущих лет, если всё это разные случайные величины,
> распределённые с какими-то своими (разными для разных лет) \mu и \sigma. И
Для определения параметров используется фильтр, делающий серию стационарной. Вот и всё. Для отфильтрованной серии параметры одинаковы.
> Ваш апломб ничем не обоснован. Ко мне цитата Хаавельмо не относится.
Действительно, к Вам - нет. Там же речь не идёт об "экспертах".