Das Phänomen St. Petersburg. Die Paradoxien der Wahrscheinlichkeitsrechnung. - Seite 14
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Ich habe es mir angesehen. Ich konnte nicht einmal eine Datei von meinem Computer herunterladen).
Eigentlich ist Jupiter in Anaconda, aber Spyder ist interessanter und hat mehr Funktionen, was die Entwicklungsumgebung angeht.
Alle Dateien befinden sich auf dem Google Drive, was bedeutet, dass Ihr Computer nicht alle diese Kacke hat
Ich muss mich erst mit der virtuellen Maschine verbinden und dann hochfahren.
Ich brauche es nicht wirklich.
Erzählen Sie mir davon))
Ich weiß es nicht) Es ist klar, dass sie durch Annäherung, durch die Monte-Carlo-Methode, konstruiert werden kann. Es ist notwendig, eine Menge von Stücken von SB und auf jedem von ihnen, um Ihre Hearst berechnen zu generieren - Sie erhalten eine große Stichprobe, die Ihnen erlauben, eine Annäherung, über die es nicht klar ist, wie gut es ist zu bauen.
Deshalb arbeiten Statistiker (Wissenschaftler) lieber mit solchen Statistiken (Stichprobenfunktionen), deren Verteilung für die Nullhypothese (in unserem Fall: Preise - SB-Realisierung) in analytischer Form bekannt ist.
Der Beschreibung nach zu urteilen, gibt es das, und zwar jede Menge, und nicht nur in Python.
Die Frage hier ist nicht einmal... Gibt es noch etwas anderes wie...?, aber was genau wird benötigt? Was fehlt noch? Daraus wählt man aus, nicht aus etwas Exotischem irgendwo.
Ich weiß, dass ich hier nicht über das Phänomen St. Petersburg spreche, daher ist das Thema verfehlt.
Python, nicht Python... Das ist die Frage... Oder handelt es sich nicht um eine These und wir verstehen einfach nicht, was wir wollen?
Erstens: das Ziel,
Danach - Ziele,
Dann das Toolkit.
Nicht...?
Es ist klar, dass sie durch die Monte-Carlo-Methode angenähert werden kann. Sie müssen eine große Anzahl von SB-Stücken generieren und Ihren Hearst auf jedem von ihnen berechnen - Sie erhalten eine große Stichprobe, die Ihnen die Möglichkeit gibt, eine Annäherung zu erstellen, von der nicht klar ist, wie gut sie ist.
Deshalb arbeiten Statistiker (Wissenschaftler) lieber mit solchen Statistiken (Stichprobenfunktionen), deren Verteilung für die Nullhypothese (in unserem Fall: Preise - SB-Realisierung) analytisch bekannt ist.
Hearst ist nicht meins, ich bin eher Pastukhov mit seiner H-Volatilität.
Um es auf den Punkt zu bringen: So geht es überhaupt nicht.)
In der Tat, ja - ich habe SageMath aufgegeben, weil ich Probleme mit dem Zeichnen einiger Diagramme in R hatte. Obwohl es genau zu diesem Zweck konzipiert wurde.
Was ist mit der mächtigen Bande?
Ein mächtiger Haufen. (с)
Ich weiß, dass ich hier nicht über das Phänomen St. Petersburg spreche, daher ist das Thema verfehlt.
Python, nicht Python... Das ist die Frage... Oder handelt es sich nicht um eine These und wir verstehen einfach nicht, was wir wollen?
Erstens: das Ziel,
Danach - Ziele,
Dann das Toolkit.
Nicht...?
Ja, das Ziel - es ist eine Qual, und dann alles andere, nein, vielleicht sollte es so sein, der Werkzeugkasten sollte zur Hand sein, man sieht ihn, aber... Sie können es nicht aufheben, es gibt keine Pinzette.
Ja, das Ziel ist ein Splitter, und dann alles andere, nein, ich glaube, es muss so sein, der Werkzeugkasten muss zur Hand sein, man sieht ihn, aber... Sie können es nicht aufheben, es gibt keine Pinzette.
Aber da ist ein Schraubenzieher.
Ja, das Ziel ist ein Splitter, und dann alles andere, nein, ich denke, so sollte es sein, der Werkzeugkasten sollte zur Hand sein, man sieht ihn, aber... Sie können es nicht aufheben, es gibt keine Pinzette.
Vielleicht brauchen Sie also wirklich einen Schraubenzieher und keine Pinzette? Im Allgemeinen bevorzuge ich einen Hammer, der alles Mögliche sehr schnell aus der Materie herausschlägt. Mit einer Pinzette kriege ich sie nicht raus.)
Physiker ziehen es im Allgemeinen vor, sie zunächst in kleine Teilchen zu zerlegen und dann zu analysieren. Wir beschleunigen ein Teilchen auf die Masse der Planierraupe, und dann spritzt die Kugel in verschiedene Richtungen. Das ist es, was sie studieren.
Aber da ist ein Schraubenzieher.
Das ist ein Vergnügen.