De la teoría a la práctica. Parte 2 - página 116
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Ah, bueno, eso es diferente entonces ))
Aquí está el MNC que acabo de hacer.
¿por qué comparar?
¿se puede ver dónde comerciar? :
si haces una cita de MNC - no es así en absoluto ;)))))))
¡compras una eva y se va para abajo ! ;)
la fórmula para el 9º grado, ahahahaha
Aquí, acabo de construir un MNC
¿Por qué comparar?
Ahora puedes ver dónde comerciar, ¿verdad?
Si adoptas este enfoque, no necesitas un indicador, sólo marcarlo en la serie inicial.
Pensé que intentabas construir un modelo que fuera lo más adecuado posible a la serie inicial.
Por eso he sugerido que se necesita una comparación con la serie original.
No importa))
Bueno, si ese es el planteamiento, no necesitas un indicador, puedes añadirlo a la serie inicial.
Pensé que intentabas construir un modelo que fuera lo más adecuado posible a la serie inicial.
Por eso he sugerido que se necesita una comparación con la serie original.
No importa ))
masones, esto es un engaño tras otro.
exponer y explotar
de lo contrario creerás ciegamente que hay un engaño
;)
si haces la cotización de la MNC, no es para nada así ;)))))))
compras una eva y está en el fondo, ¡eres radical! ;)
ahahahaha
Eso es lo que se necesita para vender algo al mismo tiempo
ahahahaha
Esto no es del todo cierto. Hay dependencias simétricas que no cambian cuando se reordenan los argumentos. Además, puede haber todo tipo de dependencias como "una unidad ocurre exactamente una vez en una muestra" - esto no es típico de las muestras independientes.
Me refiero puramente a la mezcla de muestras. Las muestras dependientes y mixtas tienen la misma media.
¿Podría esta nota ser de ayuda?
Sí, me refiero únicamente a la mezcla de muestras. Dependiente y barajado tienen la misma media.
A grandes rasgos, la mezcla debilita la dependencia, pero no la elimina por completo. De hecho, la dependencia de la probabilidad es la parte más importante del teorema en términos de aplicaciones prácticas. En un curso de teóricos del MIT para ingenieros que vi en Youtube, se hablaba de ello.
La media aritmética (cuando está definida) se utiliza independientemente de la no normalidad, porque a) la media aritmética de casi cualquier no normal converge a la normalidad y b) suele utilizarse como parámetro de "localización" para las familias paramétricas de distribuciones (incluso las asimétricas), junto con los parámetros de "forma" y "escala". Si no se define MO, se cambia a mediana.
Aunque tal vez no tenga experiencia con el bipartito)
¿Sería útil esta nota?
¿Por qué se necesitan medias y MAs juntas?
La señal siempre está en el centro de la tendencia en el mejor de los casos.
dejar de promediar
Corta toda la mierda con los AK al menos.
obtendrá un mejor trato.
;)))
¿para qué necesitas esas medias y MAs juntas?
la señal siempre está en el centro de la tendencia
dejar de promediar
adelgazar toda la mierda junto con AK al menos
;)))
En el centro de la tendencia, la señal ya está fuera de posición )))
No quiero adelantar la mierda ))
Sí, y no uso limpiaparabrisas en el modelo.
La respuesta a la pregunta era si existe algún criterio para aplicar la media.
La nota sólo menciona el criterio de Shapiro-Wilk.
A grandes rasgos, la mezcla debilita la adicción, pero no la elimina por completo.