Херст

Cтраница 3

Херст был непоколебимо уверен в значимости своего открытия, даже невзирая на невозможность эту значимость объективно оценить. В 1951 и 1955 гг. Херст опубликовал две большие статьи о своем открытии, и только после этого его потенциальная важность получила признание в научных кругах. [31]

Херст поставил нас в одну из тех ситуаций ( оказывающих, помимо прочего, весьма благотворное влияние на теоретиков), в которых эмпирические открытия упорно не желают влезать в рамки теории. Не остается ничего иного, как признать ошибочной либо интерпретацию теоретиками имеющихся данных, либо саму теорию; не исключено, что уместными окажутся оба признания. [32]

Херстом ( 1943) дано более сложное решение этой задачи, учитывающее неустановившийся приток воды из бесконечно простирающейся водоносной области. [33]

Когда Херст решил проверить другие реки, он обнаружил, что записи не были такими подробными, как для Нила. [34]

Затем Херст произвел интересное обобщение своей процедуры, приведшее к смещенному случайному ряду: Колода тасуется и открывается одна карта; после записывания номера на карте она возвращается в колоду. Затем колода сдается на две руки и если, к примеру, на открытой карте стояло число 3, то 3 карты с наибольшими положительными числами передаются с первой руки на вторую и со второй руки снимаются 3 карты с наибольшими отрицательными числами. При этом на второй руке накапливается определенное смещение. После этого на нее передается джокер. [35]

Временные вариации содержания кислорода при осложненных условиях работы ГПА. [36]

Показатель Херста для рассматриваемого процесса, равный 0 8, указывает на то, что рассматриваемый процесс не является чисто стохастическим и полученный результат не связан с погрешностью измерений. Таким образом, контроль содержания кислорода в уходящих газах позволяет диагностировать осложненные режимы работы ГПА. Как будет показано ниже, измерение содержания кислорода в уходящих газах позволяет определять энергетическую эффективность работы ГТУ. [37]

Показатель Херста может быть приближен посредством вычерчивания log ( R / Sn) против log ( n) и вычисления наклона через простую регрессию методом наименьших квадратов. [38]

Процесс Херста, подробно исследованный в Главе 4, является процессом, который может быть описан как смещенное случайное блуждание, но смещение может резко измениться по направлению или величине. Эти резкие изменения в смещении, смоделированные Херстом с помощью джокера в его вероятностной колоде карт, являются проявлениями циклов. К сожалению, несмотря на устойчивость статистической структуры, выпадение джокера является случайным событием. Поскольку снятие вероятностной колоды происходит с заменой, не существует способа предсказать, когда выпадет джокер. Когда Мандельброт ( Mandelbrot, 1982) сказал, что циклы ничего не значат, если экономические циклы являются процессом Херста, он подразумевал, что продолжительность цикла не имела значения и не была результатом только временного ряда. Вместо этого, выпадение джокера происходило вследствие некоторого экзогенного события, которое может или не может быть предсказано. В свете этого циклы Херста не имеют средней длины, и график в логарифмическом масштабе по обеим осям продолжает изменять масштаб бесконечно. Рисунок 6.6 ( Ь) является графиком R / S для того же самого ряда. Хотя ряд представляет собой более 8 000 наблюдений в длину, тенденции к отклонению от линии тренда не наблюдается. [39]

Показатель Херста, возможно, увеличится по мере того, как мы будем увеличивать интервал выборки. В более коротких интервалах или при более высоких частотах обязательно будет большее количество шума в данных. Менее частое осуществление выборки должно минимизировать воздействие шума и устранить воздействие любого фрактального шума, который может существовать на более высокой частоте. [40]

Процесс Херста, который, по существу, является процессом черного шума, уже широко обсуждался. Подобно розовому шуму, кажется, что в природе существует большое количество процессов черного шума. Розовые шумы происходят в процессах релаксации, таких как турбулентность. Черный шум появляется в длительных циклических данных наблюдений, таких как уровни рек, число солнечных пятен, толщина годовых колец, а также изменения цен на фондовом рынке. Процесс Херста является одним возможным объяснением появления черного шума, но есть и другие причины существования во временном ряду персистентности. [41]

Показатель Херста Н измеряет степень зазубренности временного ряда. Чем меньше Н, тем больше шума в системе и тем более ряд подобен случайному. Эппл Компьютер имеет Н 0.75, а КонЭд имеет Н 0.68. Временной ряд КонЭд менее персистент-ный и более зазубрен, чем временной ряд Эппл. [42]

Показатель Херста Н измеряет влияние информации н; временной ряд данных; Н 0.50 подразумевает случайное блуждание и подтверждает гипотезу эффективного рынка Вчерашние события не оказывают влияния сегодня. Сегодняшние - не влияют на будущее. Старые новости уже впитаны и обесценены рынком. [43]

Показатель Херста Н, который является величиной, обратной по отношению к фрактальной размерности, устойчив дгтст ТТРТЯЯИГИМЬПГ ттрриоплв ТФРМРНИ. ЧРТЬТПР пргятилет-них периода дали однородные величины Н, - это впечатляющий результат, если принять во внимание то, как изменился мир за последние 60 лет. [44]

Джорджем Херстом), бывший гадкий утенок сан-францисксхой прессы за пять лет, далеко обойдя всех конкурентов, стал самой крупной ежедневной газетой на западном побережье. [45]

Страницы: 1 2 3 4