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Bueno, no hay ninguna tarea para estimar los parámetros de la distribución)
¿Qué otra forma hay de elegir una determinada gaussiana entre otras, además de especificar sus parámetros? Cualquier elección del valor de un parámetro concreto (basado en la muestra) se denomina estimación.
1. no son insignificantes. Un caso "menor" de este tipo podría suponer la pérdida de todo lo ganado por los casos "mayores".
3. correlación lineal. MNC todo lo mismo, llamé aproximación lineal, no MNC.
1. Así que los métodos probabilísticos no son adecuados para este análisis.
3. Si se aproxima con una línea recta, ¿por qué hablar de "gaussiana"?
¿Qué otras formas hay de seleccionar una determinada gaussiana entre otras, además de especificar sus parámetros? Cualquier elección del valor de un parámetro concreto (basado en una muestra) se denomina estimación.
La suma mínima de cuadrados de la varianza, por ejemplo. Los parámetros de la gaussiana resultante ni siquiera pueden calcularse, no son importantes para analizar la diferencia entre las dos curvas.
1. Así que los métodos probabilísticos no son adecuados para este análisis.
3. Si se aproxima con una línea recta, ¿por qué hablar de "gaussianos"?
1. Más bien, los métodos paramétricos no son adecuados.
3. Se obtiene una línea recta en el gráfico P-P, ahí es donde se aproxima.
La suma mínima de los cuadrados de las desviaciones, por ejemplo. Los parámetros de la gaussiana resultante ni siquiera pueden calcularse, no son importantes para analizar la diferencia entre las dos curvas.
Los parámetros allí son bastante calculados (a partir de las condiciones de SC mínimo sobre ellos) y luego se utilizan para encontrar el SC mínimo. El habitual problema escolar sobre los extremos de las funciones.
1. Más bien, los métodos paramétricos son inadecuados.
3. La línea recta se obtiene en el gráfico P-P y se aproxima allí.
Bueno, eso es un intercambio de opiniones. No creo que pueda ayudarte con la cuestión de la aproximación lineal de unos datos por una distribución normal. Para mí, una aproximación lineal es una aproximación por una línea recta, es decir, un polinomio de grado 1.
Bueno, eso es un intercambio de opiniones. No creo que pueda ayudarte más en la cuestión de la aproximación lineal de unos datos por una distribución normal. Para mí, una aproximación lineal es una aproximación por una línea recta, es decir, un polinomio de grado 1.
Lo es:
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
Tomemos dos parábolas diferentes, por ejemplo. Existe una relación lineal entre ellos. Aunque ambas curvas son no lineales.Quien sepa de matemáticas, por favor, ayúdeme a resolver este problema, no sé cómo hacerlo.
Es sencillo, la probabilidad de inversión es siempre del 50%, pero si la probabilidad de inversión es diferente del 50%, entonces el gráfico de densidad de probabilidad será diferente.
Como todos sabéis CUALQUIER problema se puede resolver de VARIAS FORMAS...
Por ejemplo:
1. Puedes intentar PREPARAR un futuro cambio de tendencia...
2. Puede documentar un cambio de tendencia en una situación ACTUAL del mercado...
Como comprenderás, la variante №1 es MUY difícil de resolver con un alto grado de fiabilidad...
La opción #2 es mucho más fácil, ya que no tienes que ser un vidente como Vanga, y los resultados positivos serán mucho más altos que en la primera opción...
En definitiva: ¡La forma correcta de plantear el problema da más de la mitad de su solución!