Fourier-Kenner... - Seite 9
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Das sind diejenigen, die Fourier nicht anwenden).
die rote Kurve im unteren Bild ist die Fourier-Transformation und eine Reihe anderer Funktionen...
grün sind die Rohdaten...
Der Fourier-Transformationsprozess erfordert eine Periodenauswahl, um einen stabilen Prozess am Startpunkt time[0] zu erhalten...
Die Fourier-Transformation hat keine weiteren Auswirkungen auf diesen Prozess...
Wie wäre es, wenn Sie mit Ihrer Methode noch weiter gehen und den Rest zwischen der roten und der grünen Linie auf die gleiche Weise zerlegen?
Ich denke, das ist unser Fall.
https://www.mql5.com/go?link=http://dxdy.ru/topic54592.html
und mnc, und mmm sollten vielleicht besser durch https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_максимального_правдоподобия ersetzt werden.
der darüber nachdenkt.
Ich denke, das ist unser Fall.
https://www.mql5.com/go?link=http://dxdy.ru/topic54592.html
und mnc, und mmm sollten vielleicht besser durch https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_максимального_правдоподобия ersetzt werden.
Ich werde Ihnen im Vertrauen sagen, dass MNC und MNM Sonderfälle von MMP sind.
Ich füge hinzu, auch im Vertrauen, dass der LPI aus dem LMP unter der Annahme folgt, dass der Fehler Gauß ist, während der CMM aus dem LMP unter der Annahme folgt, dass der Fehler Laplace ist. Das heißt, wir haben ein lineares Modellierungsproblem:
x[n] = SUMME( a[i]*f[i][n] ) + e[n], n=1...N
oder
x[n] = y[n] + e[n], wobei y[n] = SUMME( a[i]*f[i][n] ), n=1...N
wobei x[] die Eingangsdaten, a[] die Koeffizienten, f[][] die Regressionsfunktionen und e[] der Modellfehler sind. Wenn zum Beispiel f[i][n] = exp(j*2*pi*i*n/N) ist, ergibt diese Formel eine Fourier-Reihe. Wenn wir annehmen, dass der Fehler e[] gaußförmig ist, d. h. P(e) ~ exp(-e^2/2/s^2), dann führt MMP zu MNC, d. h. zur Suche nach den Koeffizienten von a[] durch Minimierung der Summe der Quadrate des Fehlers:
Obj Func = SUM(e[n]^2) = SUM( (x[n] - y[n])^2 ).
Wenn wir davon ausgehen, dass der Fehler e[] laplaceanisch ist, d.h. P(e) ~ exp(-|e|/s), dann führt MMM zu MNM, d.h. zum Finden der Koeffizienten von a[] durch Minimierung der Summe der Fehlermodule:
Obj Func = SUM(|e[n]|) = SUM( |x[n] - y[n]| ).
Ganz allgemein kann der Fehler durch die Supergauß-Verteilung P(e) ~ exp(-e^q) beschrieben werden. Warum wählen alle die Gaußsche Verteilung? Denn die ANC des linearen Modells lässt sich leicht durch Differenzieren von Obj Func und Gleichsetzen des Ergebnisses mit Null lösen. Dies ist der Ursprung der Methode der Fourier-Reihenentwicklung. Versuchen Sie, SUMME( |x[n] - y[n]| ) zu differenzieren.
Welche Fehlerverteilung ist also richtig? Das hängt von der Art des Prozesses ab, den wir mit unserem linearen Modell modellieren. Wenn Sie sicher sind, dass.
(1) die Wechselkurse durch ein lineares Modell mit Sinus und Kosinus beschrieben werden und
(2) der Modellfehler sollte der Laplace-Verteilung folgen,
dann machen Sie weiter und minimieren Sie SUM( |x[n] - y[n]| ). Vergessen Sie dabei nicht, die Bewerbung für den Fields-Preis einzureichen.
Vergessen Sie nicht, eine Bewerbung für den Fields-Preis einzureichen.
Die Mathematik ist die Sprache der Wissenschaft. Sie steht in keinem direkten Zusammenhang mit Fakten.
Aber Tatsachen können manchmal sehr genau in der Sprache der Mathematik beschrieben werden und heißen, sagen wir, Physik.
Kurz gesagt: Die Physik kann immer durch die Mathematik beschrieben werden, aber die Mathematik kann nicht immer durch die Physik erklärt werden, oder? Wenn das so ist, dann hat die Mathematik als Königin der Wissenschaften wieder einmal den rationalen Verstand bestraft)))
Welches rationale Bewusstsein? Sinuswellen in Preise schreiben? Oder es per MNM zu tun? Und wie sieht es mit der Physik aus? Verstehen, dass beliebige N orthogonale Funktionen in eine Reihe von N Größen geschrieben werden können, nicht nur Sinus und Kosinus wie bei Fourier. Denken Sie dann darüber nach, warum Sinus- und Kosinuskurven für die Modellierung von Marktpreisen physikalisch sinnvoll sind?