zanimljiva matematika

October 30, 201410 yr

A za tako nesto je excel tata.

Ma, kakav excel, python script :)

October 30, 201410 yr

mučio sam se sat vremena, olovka i papir old school :)

25*1,25 + 1*3,75
9*3,75 + 1*1,25
6*3,75 + 10*1,25

Edited October 30, 201410 yr by gone fishing

November 19, 201410 yr

Jedna dilema iz rada sa beskonacnoscu.

Moze li se aktuelna beskonacnost smatrati limesom od potencijalne beskonacnosti?

Cini mi se da se na ovome zasnivaju neke definicije iz matematicke analize. Ali za sada me interesuje uopsteni odgovor sa odgovarajucom argumentacijom.

November 20, 201410 yr

Tesko pitanje? Ajde da konkretizujemo. Pocnes da brojis - 1 , 2 , 3, 4, 5. stavis limes kad n tezi beskonacno i zakljucis da si pobrojao sve prirodne brojeve.

Je l zakljucak ispravan ili neispravan?

November 20, 201410 yr

Koja je poenta pitanja? Ne vidim zasto ne bi moglo, imas puno zbirova koji se zasnivaju na pretpostavci da su pobrojani svi prirodni brojevi, npr 1+1/2+1/4... < 2 se moze definisati kao suma 1+1/2*n gde n->beskonacno.

January 3, 201510 yr

Treba mi pomoc a ne znam na kom topiku da postavim pitanje.

Na poslu od skoro treba mjesecno da prognoziram jednu vrijednost. Do sada je to radjeno po osjecaju, a posto neke druge vrijednosti uticu direktno na tu vrijednost koju treba da prognoziram, regresionim analizama sam dosao do formula. imam nekih 20-ak mogucih varijabli (x1, x2...xn) za poslednja 24 mjeseca. Formule su jednom linearna y=m1*x1+m2*x2+...mn+xn+konstanta ili nelinearna y=m1^x1*m2^x2*...mn^xn*konstanta. Rezultati su zadnja dva mjeseca bili manje vise ok, vrijednost koju trazim sam masio za max 5%, sto je dobro.

E sad moje pitanje: Neke od varijabli zavise jedna od druge, tako na primjer x1+x2+x3 moze biti =<x4. Kako ovaj odnos mogu unijeti u formulu za prognozu iz regresione analize i da li to ima ikakvog smisla? Nadam se da sam iole jasno pojasnio sta mi treba. Hvala!

January 3, 201510 yr

Ako varijable zavise jedna od druge, tj. ako postoji linearna veza izmedju vektora nezavisnih varijabli ti imas problem multikolinearnosti, zar ne?

January 3, 201510 yr

Ako varijable zavise jedna od druge, tj. ako postoji linearna veza izmedju vektora nezavisnih varijabli ti imas problem multikolinearnosti, zar ne?

Upravo to. Kako to rijesiti, tj. da li je rjesivo tj. da li regresiona analiza u ovom slucaju uopste ima smisla? Ili postoje druge mogucnosti za rjesavanje ovakvih problema. Uzmi u obzir da sam nematematicar i da sam se zadnji put bavio matematikom i statistikom prije 10-ak godina i da sam poprilicno zakrzljao :). Ako je previse komplikovano, treba mi hint za temu tj. metodu kojoj bih se mogao posvetiti da bih rijesio ovaj problem. Hvala.

January 3, 201510 yr

Ako imas multikolinearnost, tebi ce sve ocene regresionih parametara i dalje biti ono sto se zove BLUE (best linear unbiased estimator) i bice efikasne, ali je jedino problem sto ce standardne greske biti ogromne. Problem sa tim je sto ti neces moci da ocenis da li ti je dobar model, ako ga procenjujes ukljucujuci i iskljucujuci postepeno varijablu po varijablu. Ali ako ti model kao takav do sada fercera, onda uopste nemoj da se sekiras sto imas multikolinearnost. Ona pravi problem samo kada se analizira jedna od korelinarih varijabli i njen efekat na nezavisnu varijablu.

January 3, 201510 yr

Ok, hvala puno! Posmatracu modele sledecih mjeseci, pa cu da vidim kako se razvija. Napravio sam ih 15-ak i izracunao coefficient of determination R^2 za svaki, pa cak i to manje-vise sljaka, modeli sa koefficijentom blizi vrijednosti "1", zaista daju blize rezultate. Recimo model koji ukljucuje sve varijable mi cak izbaci R^2=1. Jedino sto me tu zbunilo je da neki koeficijenti m (npr. m1 kod x1) kao rezultat analize dobiju vrijednost "0" i time uopste ne uticu na y, sto kod nekih ima smisla, a kod nekih ne bas, jer direktno uticu na y i ne zavise od drugih varijabli.

Hvala jos jednom na odgovoru.