Разгадать неопределенность. Как инвестировать с уверенностью перед лицом неизвестного. Джон Дженнингс. Саммари. Smart Reading. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Smart Reading
Издательство: Смарт Ридинг
Серия: Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг. Саммари
Жанр произведения:
Год издания: 2024
isbn:
Скачать книгу
индекса S&P 500 за 1983–1993 годы с другими потоками данных было обнаружено, что он коррелирует с производством сливочного масла в Бангладеш. Два показателя демонстрировали рост и падение в одни и те же промежутки времени. Какова причинноследственная связь между ними? Ее нет. Суть в том, что совершенно не связанные факторы могут иметь высокую степень корреляции.

      Когда вы сталкиваетесь с коррелирующими переменными, задайте вопрос: есть ли у них общая причина? Так вы поймете, имеете вы дело с истинной корреляцией или ложной.

Регрессия к среднему

      Регрессия к среднему описывает статистическое явление, при котором экстремальные показатели с течением времени опускаются до средних значений. Это объясняет, почему инвестирование в неэффективные фонды имеет смысл и за выдающимися результатами часто следует спад.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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