Основы качества подгонки
Насколько хорошо модель объясняет данные? Иными словами, каково её «качество подгонки»?
«Качество подгонки» описывает, насколько точно модель соответствует набору наблюдений. Меры качества подгонки, как правило, отражают расхождение между наблюдаемыми значениями и значениями, предсказанными моделью. К наиболее распространённым относятся максимальное правдоподобие и информационные критерии.
Какое из приведённых утверждений является неверным?
Это упражнение является частью курса
Модели GARCH на Python
Практическое интерактивное упражнение
Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений
Начать упражнение