Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...
¿Qué quiere decir exactamente con "comparar" estas series?
La mejor manera de encajar las filas en un "plano único" es la que menos influye en el resultado.
Zhenya, ¿qué son las unidades, qué son las curvas? ¿Por qué hay que combinarlas? Para que sea más fácil de entender.
Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...
Lleva los inicios de las dos gráficas a cero.
Entonces se cruzarán con ella y entre sí en consecuencia.
De nuevo, esto es si las dimensiones son equivalentes.Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...
Opción 1: Normalizar ambas series = eliminar el componente constante de cada serie = encontrar el valor medio y dejar caer cada punto por ese valor
Opción 2. Construir una gráfica de la diferencia y normalizarla
Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...
¿Por qué hay que combinarlos? ¿Qué diferencia hay entre los gráficos que toman los datos? Seguirá utilizando matrices de datos. Por ejemplo:
bool MathCorrelationPearson( const double& array1[], // первый массив значений const double& array2[], // второй массив значений double& r // коэффициент корреляции )
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![Документация по MQL5: Стандартная библиотека / Математика / Статистика / Вспомогательные функции / MathCorrelationPearson Документация по MQL5: Стандартная библиотека / Математика / Статистика / Вспомогательные функции / MathCorrelationPearson](https://c.mql5.com/36/49/dokumentaciya-po-mql5-standartnaya__1.png)
- www.mql5.com
Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...
Por desviación estándar mínima suelen combinarse. Se llama regresión lineal, el método de los mínimos cuadrados.
Lleva los inicios de las dos gráficas a cero.
Entonces se cruzarán con ella y entre sí en consecuencia.
Esto también, si las dimensiones son equivalentes.Entonces volarán en direcciones diferentes y no se cruzarán en un futuro próximo
Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...
Estandarización de series temporales: todos los paquetes estadísticos la tienen
![MQL5 - Lenguaje de estrategias comerciales para el terminal de cliente MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).
¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?
Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?
Creo que sabes lo que quiero decir...