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너무 가렵다면 아무거나 가능합니다 (아무도 반대하지 않으면 항문을 통해 편도선을 절단 할 수도 있습니다). 그러나 정기적 인 것 만 분해에서 정확하게 복원됩니다. 저것들. 비주기적 함수는 푸리에 급수에서 분해할 수 있지만 주기의 가장자리에서 정확하게 복원할 수 없고 최대 정확도가 주기의 중간에만 있기 때문에 분명히 거짓입니다. 역 회복 중 주기 에지는 항상 제로 고조파 값으로 수렴됩니다.
음, 스펙트럼 구성 요소를 통해 근접성을 찾는 방법은 무엇입니까?
안 돼요.
엄밀히 말하면 스펙트럼 분석은 금융 시계열 에 적용할 수 없습니다. 알다시피, 전혀. 재무 시계열이 아닌 고정 데이터가 필요하기 때문입니다.
일부 개인의 성공적인(외견상) 결정의 예가 있습니다. Vadim Zhunko가 현장에 있었고, 그래서 그는 그런 일에 성공한 것 같습니다.
여기에서 개요 .
더 많은 데이터 과학자들이 R을 선호합니다.
"양적 비즈니스 전문가"에 대한 세 번째 연례 설문 조사의 결과가 발표되었습니다.
SAS, R 또는 Python 중 무엇을 사용하시겠습니까?
오픈 소스 도구가 전반적으로 지배적입니다. SAS(유료)는 16년 이상의 경력을 가진 전문가에게 좋은 결과를 얻었지만 5년 미만의 경력을 가진 사람들은 R을 선호했습니다.
두 가지 사용 영역에 대한 다이어그램도 있습니다.
추신.
Revolutionanalytics 웹 사이트의 데이터. 이 회사의 소유자는 R 시스템의 무료 부분을 지원할 뿐만 아니라 유료 도구도 개발하는 Microsoft입니다.
안 돼요.
1) 엄밀히 말하면 스펙트럼 분석은 금융 시계열에 전혀 적용 되지 않습니다 . 알다시피, 전혀 . 재무 시계열이 아닌 고정 데이터가 필요하기 때문입니다.
2) 일부 개인의 성공적인(외견상) 솔루션의 예가 있습니다. Vadim Zhunko가 현장에 있었고, 그래서 그는 그런 일에 성공한 것 같습니다.
1) 모든 기능은 일련의 푸리에 고조파로 분해될 수 있습니다.
ANY 함수에는 실제로 ANY 함수를 완전히 설명하고 진폭, 위상, 주파수 등의 다른 측정값과 비교하여 가장 객관적일 매개변수가 있는 배열이 3개뿐입니다.
실례는 아니지만 문제를 이해하지 못한다면 교사로서 끼어들 필요도 없고 여기에 학생의 역할이 적합하지만 절대 교사가 아니라 .. 다시 한 번 말씀드립니다. 아무 죄가 없다
2) 신경망으로 시장을 성공적으로 예측할 수 있었던 내가 아는 모든 사람들 중 모든 사람들이 예측 변수를 사전 처리하거나 가격을 추정하기 위해 어떻게든 푸리에를 사용했습니다.
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질문은 여전히 관련이 있습니다....
멍청하지 않은 이놈도 10분부터 봐라
https://www.youtube.com/watch?v=KUdWTnyeBxo&list=PLDCR37g8W9nFO5bPnL91WF28V5L9F-lJL&index=3
1) 모든 기능은 일련의 푸리에 고조파로 분해될 수 있습니다.
ANY 함수에는 실제로 ANY 함수를 완전히 설명하고 진폭, 위상, 주파수 등의 다른 측정값과 비교하여 가장 객관적일 매개변수가 있는 배열이 3개뿐입니다.
실례는 아니지만 문제를 이해하지 못한다면 교사로서 끼어들 필요도 없고 여기에 학생의 역할이 적합하지만 절대 교사가 아니라 .. 다시 한 번 말씀드립니다. 아무 죄가 없다
2) 신경망으로 시장을 성공적으로 예측할 수 있었던 내가 아는 모든 사람들 중 모든 사람들이 예측 변수를 사전 처리하거나 가격을 추정하기 위해 어떻게든 푸리에를 사용했습니다.
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질문은 여전히 관련이 있습니다....
"정상성"이라는 용어의 의미를 이해하지 못합니다.
행운을 빕니다.
"정상성"이라는 용어의 의미를 이해하지 못합니다.
행운을 빕니다.
1) 모든 기능은 일련의 푸리에 고조파로 분해될 수 있습니다.
ANY 함수에는 실제로 ANY 함수를 완전히 설명하고 진폭, 위상, 주파수 등의 다른 측정값과 비교하여 가장 객관적일 매개변수가 있는 배열이 3개뿐입니다.
실례는 아니지만 문제를 이해하지 못한다면 교사로서 끼어들 필요도 없고 여기에 학생의 역할이 적합하지만 절대 교사가 아니라 .. 다시 한 번 말씀드립니다. 아무 죄가 없다
2) 신경망으로 시장을 성공적으로 예측할 수 있었던 내가 아는 모든 사람들 중 모든 사람들이 예측 변수를 사전 처리하거나 가격을 추정하기 위해 어떻게든 푸리에를 사용했습니다.
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질문은 여전히 관련이 있습니다....
1) 모든 기능은 일련의 푸리에 고조파로 분해될 수 있습니다.
단 하나의 질문이 있었습니다. 진폭, 위상 및 주파수를 통해 기능 간의 유사성을 측정할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 수행됩니까?
모두!!! 더이상 관심없어요..
푸리에에 대해 작성된 다른 모든 내용은 SS 답변의 결과이며 내 질문과 아무 관련이 없습니다.