Слушайте, я поддерживал нарратив о восстановлении в форме K с первого дня. Это не то, что здесь ставится под сомнение.
Проблема? Экстраполяция "пропущенных" данных на недавние периоды. Вот где аргумент разваливается. Вы не можете просто заполнять пробелы предположениями и называть это анализом — именно так вы приходите к ошибочным выводам.
А предложенные корректировки? Они не изменяют ситуацию. Ничто из этого не решает основную проблему с набором данных. Когда ваша методология полагается на вымышленные данные за последний период, вы не создаете более убедительный аргумент. Вы подрываете его.
Целостность данных имеет значение. Особенно когда мы говорим о структурных экономических изменениях, таких как K-образное расхождение. Наратив может быть правильным, но доказательства должны быть надёжными без статистической гимнастики.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
RugPullAlarm
· 11ч назад
Данные уловки сразу выдают себя — разве это не старый прием фальсификации фондового пирамидного проекта?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfSovereignSteve
· 11ч назад
Все данные сфальсифицированы — кто поверит, тот и глупец.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityHunter
· 11ч назад
Уровень отсутствующих данных составляет 22,7%. Такое предположение — настоящее рискованное предприятие.
Слушайте, я поддерживал нарратив о восстановлении в форме K с первого дня. Это не то, что здесь ставится под сомнение.
Проблема? Экстраполяция "пропущенных" данных на недавние периоды. Вот где аргумент разваливается. Вы не можете просто заполнять пробелы предположениями и называть это анализом — именно так вы приходите к ошибочным выводам.
А предложенные корректировки? Они не изменяют ситуацию. Ничто из этого не решает основную проблему с набором данных. Когда ваша методология полагается на вымышленные данные за последний период, вы не создаете более убедительный аргумент. Вы подрываете его.
Целостность данных имеет значение. Особенно когда мы говорим о структурных экономических изменениях, таких как K-образное расхождение. Наратив может быть правильным, но доказательства должны быть надёжными без статистической гимнастики.