※ 引述《zevin.bbs@ptt.cc (研究所要認真讀)》之銘言：
> 我目前有一份統計的作業要交
> 作業有兩個部份
> 第一個部份是要搜集一筆多元的資料
> 然後做一些與多元常態有關的檢定和推論
> 因為我是學財金的
> 所以我目前想到的是
> 搜集每天台股指數 日經指數 美國S&P500指數
> 的日報酬率
> 然後做三元常態的一些檢定和推論
> 而我的問題是
> 這些資料也牽涉到時間
> 但是我對時間序列不是很懂
> 請問我這樣做會不會有什麼問題呢??
> 有沒有什麼方法可以讓我不用顧慮到時間的影響??
如果 "隨機漫步模型" 成立, 日報酬率即可認為是相互獨
立的; 但是否會有固定的時間趨勢就不清楚了! 不過, 你
可對各指數的日報酬率分別檢查看有沒有固定的時間趨勢;
也可做 D-W 序列相關檢定以核驗上列 "相互獨立" 假設。
> 另外作業的第二個部份是
> 搜集一筆單變量的資料
> 做logistic分配的檢定和推論
> 但是我不太曉得實際世界中
> 有怎樣的資料是比較有可能符合logistic分配
logistic 分布與常態分布的模樣其實頗相近。
股票日報酬率或許就可以配適 logistic 分布看看?
因為 logistic 分布應該是屬高狹峰的? 而股票日報酬率
的分布, 也應是高狹峰的。
> 可以請版友們指點一下嗎??
> 我該去找怎樣的資料比較好??
> 謝謝大家!!
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夫兵者不祥之器物或惡之故有道者不處君子居則貴左用兵則貴右兵者不祥之器非君子
之器不得已而用之恬淡為上勝而不美而美之者是樂殺人夫樂殺人者則不可得志於天下
矣吉事尚左凶事尚右偏將軍居左上將軍居右言以喪禮處之殺人之眾以哀悲泣之戰勝以
喪禮處之道常無名樸雖小天下莫能臣侯王若能守之萬物將自賓天地相合以降甘露民莫
之令而自均始制有名名亦既有夫亦將知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海