Estadística de la dependencia entre comillas (teoría de la información, correlación y otros métodos de selección de características) - página 60
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faa1947:
¿Qué significa el vagabundeo aleatorio, o en qué se basa o a qué se introduce este concepto?
Ese soy yo investigando el artículo ;)
No molestes al hombre. El error de previsión de cada barra sucesiva se va sumando. Es muy difícil conseguir un error de previsión aceptable incluso para un bar.
Ya se le han mostrado las posibilidades de la previsión. Con un error aceptable. Ha mostrado capturas de pantalla de diferentes duraciones de predicción. Y vuelve a hablar del efecto de los cultivos de invierno sobre los rendimientos lácteos del año anterior.
¿Por qué me aferro a .... Es que tengo por delante un gran número de métodos de trabajo conocidos que nunca podré dominar.
Y sobre el chip. Una persona toma una herramienta (una ficha) y por alguna razón desconocida sabe utilizarla para enriquecerse. El problema es que puedes pasar años y luego descubrir que, o bien no puedes aprender ese truco (no se da), o bien era falso. Y lástima que en el principio había una prueba de que esto no es una herramienta, y no sé qué. Pero la codicia superó los pensamientos de la quiromancia.
Eso digo yo:
(a) ¿Cuál es el error de predicción?
(b) ¿se puede confiar en este error de predicción?
(c) ¿Por qué las respuestas a las dos primeras preguntas serán válidas en el futuro?
No hay respuesta a estas preguntas: todos, fuera del tornillo y mirando con deleite un depósito con un crecimiento de 200 veces en tres meses.
¿A qué previsión se refiere? ¿Hacia o desde dónde?
¿Qué se entiende por multitud?
¿Hay una justificación de la influencia de la multitud en la cita o hay una influencia de la multitud en la cita? ¿En todas las citas o sólo en algunas?
Ni siquiera recuerdo cuándo escribí.
Gracias. La lectura.
La influencia de la multitud es de los libros. Pero creo que es correcto. Un montón de pequeñas compras.
Eso no me interesa. El método es diferente, estándar.
La siguiente idea ya ha sido expuesta aquí.
Tomamos un cociente. Lo descomponemos en dos componentes: analítico y residual. El principio de "reversibilidad" es importante, es decir, si sumamos la descomposición, obtenemos el cociente original. Siempre. En todos los puntos. Es decir, no perdemos una pizca de datos iniciales.
El componente analítico de la hucha. Comencemos a tratar el resto. Si la forma de la curva analítica es satisfactoria, entonces el residuo está bien analizado por los métodos de la estadística. Más o menos.
Hmm, ¿por qué las reglas en Onyx y preguntar aquí?
ZS: Ya estoy acostumbrado a este foro - aquí algunos miembros pueden dispersar sus ideas brillantes en una docena de temas, recoge por la búsqueda juntos, pero para recoger sus mensajes en todo el runet ..., oops, escribió un apodo ..., pero también envía en algún lugar a la araña, etc para recoger sus ideas brillantes, hace unas horas le pregunté a esbozar un enlace a este tema, sin respuesta todavía vio
¿A qué previsión se refiere? ¿Hacia dónde o a dónde?
No molestes al hombre. El error de previsión de cada barra sucesiva se va sumando. Es muy difícil conseguir un error de previsión aceptable incluso para un bar.
Mathemat:
При каком распределении ошибок?
Ah, y dices que no lo entiendes. Me has estado llevando por la nariz durante un año.
Si es un buen modelo, los errores serán normales. Pero eso es poco probable. Incluso con una previsión de un paso adelante, los dolores de cabeza son excesivos.
Bueno, si muchos entendidos no formalizan, entonces es una intuición))
A este respecto, es necesario aclarar la noción de "corazonada".
Ni siquiera recuerdo cuándo escribí.
Gracias. La lectura.
La influencia de la multitud es de los libros. Pero creo que es lo correcto. Un montón de pequeñas compras.
Eso no me interesa. El método es diferente, estándar.
La siguiente idea ya ha sido expuesta aquí.
Tomamos un cociente. Lo descomponemos en dos componentes: analítico y residual. El principio de "reversibilidad" es importante, es decir, si sumamos la descomposición, obtenemos el cociente original. Siempre. En todos los puntos. Es decir, no perdemos ni una pizca de datos iniciales.
El componente analítico de la hucha. Comencemos a tratar el resto. Si la forma de la curva analítica es exitosa, entonces el residuo es bien analizado por los métodos de la estadística. Aproximadamente así.