Por cierto, este enfoque resuelve todos los problemas relacionados con el ajuste de regresión en el espacio log-log. ¿Es la regresión OLS mejor que la cuantílica o la bayesiana, y así sucesivamente? @TheRealPlanC
Este método no depende en absoluto de la regresión. Simplemente parte de la suposición de que seguimos una ley de potencias con un exponente desconocido.
Luego normalizamos los rendimientos observados por log( (t+1)/t), que es el componente determinista de rendimientos decrecientes.
Estos rendimientos independientes del tiempo deberían tener una distribución simétrica alrededor de n si realmente seguimos una ley de potencias. De hecho, observamos una distribución simétrica que es estable en el tiempo.
Podemos derivar n de los parámetros de distribución.
Es la forma más robusta de encontrar la ley de potencias y todo lo demás sigue siendo útil, pero completamente obsoleto y menos riguroso.
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Por cierto, este enfoque resuelve todos los problemas relacionados con el ajuste de regresión en el espacio log-log. ¿Es la regresión OLS mejor que la cuantílica o la bayesiana, y así sucesivamente? @TheRealPlanC
Este método no depende en absoluto de la regresión. Simplemente parte de la suposición de que seguimos una ley de potencias con un exponente desconocido.
Luego normalizamos los rendimientos observados por log( (t+1)/t), que es el componente determinista de rendimientos decrecientes.
Estos rendimientos independientes del tiempo deberían tener una distribución simétrica alrededor de n si realmente seguimos una ley de potencias.
De hecho, observamos una distribución simétrica que es estable en el tiempo.
Podemos derivar n de los parámetros de distribución.
Es la forma más robusta de encontrar la ley de potencias y todo lo demás sigue siendo útil, pero completamente obsoleto y menos riguroso.