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a Neutrón
pero esto es una regresión polinómica, y sin valores atípicos diferenciales
- para estos pluses tiene derecho a un pequeño rebasamiento dentro de unos límites menores que stdDev
Explícame también qué sentido tiene toquetear los muwings en primer lugar.
+5
No tiene sentido.
¿Este?
Cerrar -HP
¿Este?
Cerrar -HP
Sí muchas gracias, tendré que ver cómo se redibuja en la vida real. Es una pena que no funcione por el momento. Básicamente, a juzgar por los parámetros que los autores recomiendan para lambda podemos suponer que se establece por igualdad lambda=(x^2*100), donde x-frecuencia de aparición de datos en un año. En general, vamos a ver cómo será.
Chicos en la historia esto es lo que parece la imagen. El redibujado es un problema, pero sólo se redibujan los "extremos" La figura de Matlab muestra que nuestros "errores" tienden a actualizar los extremos con un cierto período, a veces puede no coincidir, pero sin embargo. Y también en los periodos de formación de cúmulos tenemos en cuenta que la amplitud del oscilador se expande en una distancia igual a la diferencia pasada entre el muve y los datos. La densidad del error se aproxima a la distribución normal y, como es habitual en las series finlandesas, hay cierta asimetría y curtosis. Incluso a pesar del rebasamiento, conociendo las lecturas pasadas del oscilador, podemos suponer dónde estará el extremo. Además, en el segundo gráfico utilicé el Normalizador que normaliza las lecturas de nuestros osciladores y las escala de -1 a 1. La regla de la señal es simple acercarse a -1 y 1 esperando la inversión = no es una panacea, pero todo puede proporcionar información útil.
ponga un indicador en el gráfico, trabaje el fin de semana.
Encontrada la versión C del filtro HP por el autor original Kurt Annen.
Limpié el código HP.mq4 un poco de acuerdo con el original. Ver aplicación. Había muchas matrices innecesarias. Gracias a Korey por la primera versión de HP.mq4.
a gpwr
no nos importa, mi comentario, echa un vistazo a los puestos