De ce răspunsul lui Giovanni (domnul Power Law) despre "exponentul stabil" la analiza mea de mai jos eșuează complet... Modelul cu exponent constant este încapsulat în cadrul de dezintegrare ca caz special d = 0. Dacă exponentul ar fi stabil, optimizatorul ar găsi d = 0. Nu contează. La mediană, găsește d = 0,029. Datele au avut toate șansele să aleagă "fără degradare". A respins-o. QR liniar plasează mediana la 117.716 dolari. Opt funcții independente de dezintegrare, toate converg la aproximativ 101.000 de dolari. Acestea nu sunt 8 versiuni ale aceluiași model. Folosesc nuclee matematice complet diferite. Acordul lor este o proprietate a datelor, nu a metodei. Exponentul constant depășește cu aproximativ 17.000 de dolari în raport cu fiecare specificație de dezintegrare testată. Dar iată ce face acest lucru etanș: la primul cuantil, același model de dezintegrare găsește d efectiv egal cu zero. Toate funcțiile de dezintegrare se prăbușesc în liniar la podea. Metoda nu impune degradare. Îl descoperă acolo unde există și nu găsește nimic unde nu există. Testul local al pantelor, log(P2/P1)/log(t2/t1), regrupează întreaga distribuție. Dar structura cuantilelor arată: Sub mediană: d < 0 (susținerea accelerează) Deasupra medianii: d > 0 (tavanul se degradează) Fă-i o medie și anulează. "Exponentul stabil" este paradoxul lui Simpson. Agregatul ascunde structura. Parcimonia nu înseamnă cei mai puțini parametri. Înseamnă că nu există parametri inutili. Un parametru confirmat prin 8 specificații independente, care se autovalidează găsind d = 0 la podea, nu este inutil. Un model care nu poate reprezenta o caracteristică a datelor nu este mai simplu. Este incomplet. ...