问题描述
各位统计学家好。我确实根据其他系列的考虑和线性回归估计了一个金融系列。进一步详细说明，我在 x、dx 的每小时变化和 y、dy 的每小时变化之间进行了线性回归。斜率几乎是确定的，截距是一个糟糕的 p 值，0.32。不管这个选择如何，我都想预测 x/y 的变化，博士。我做了一些基本的代数，用 dy = m*dx+k 代替，并计算了我的“估计量”rur。如果我现在绘制错误，超过博士，我会得到这个
如果我回归它，我会得到几乎某些非常非常接近斜率 = 1 和截距 = 0 的值。也就是说，估计 dr 的误差等于 dr 本身！它必须意味着什么，要么是前面步骤的逻辑结果，但我不明白如何，要么它具有一些数学意义。 我可以做相反的事情，线性回归 rur 上的错误，并将其添加为纠错项。出来这个
slope -0.84,p=0,int. around 10^-5,with p=0.15
拦截是不精确的，但不是那么多，毕竟非常小。结果是 dr = rur -0.84rur+ i = 0.16rur + i。它只是将“估计量”修正一个因子并降低误差。
如果我再次策划这个针对博士的新阴谋，我就会得到这个
甚至更接近 dr - rur2 = dr
我是得到了更好的近似值还是只是确认我不在路上？
解决方法
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