De la théorie à la pratique - page 70
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Imaginons une boîte noire (à l'intérieur des traders et de la place de marché, la bourse) sans influences extérieures, et vivant une vie propre - la sortie de la boîte : un flux de cotations. Même sans influences extérieures, il changera d'une manière ou d'une autre.
Maintenant, laissez cette BS recevoir des fonctions delta aléatoires (pour l'observateur) de signe et d'intensité différents (des nouvelles, par exemple). Le MN commence à réagir d'une manière ou d'une autre et nous n'observons pas les effets eux-mêmes, mais la réaction du MN à ceux-ci + la vie indépendante du MN lui-même.
La mémoire est là, mais le résultat est une superposition de réponses à de nombreux événements et de la vie personnelle du NM. Même dans le cas d'un système de contrôle simple (ACS), le problème de la division de ce qui n'est pas très soluble.
En principe, j'ai construit un tel modèle il y a longtemps. La question est de savoir comment afficher la projection des niveaux par incréments.
En principe, j'ai déjà construit un tel modèle depuis longtemps, la question est de savoir comment afficher la projection des niveaux dans les gradients ?
Non, tu ne peux pas.
Le sol lui-même, structurellement, n'est rien d'autre qu'un intégrateur. En différenciant, nous obtenons uniquement la réaction des ensembles de commerçants à l'impact. En termes de filtrage, la différenciation soulève la composante HF et supprime la composante BF, c'est-à-dire qu'après différenciation, nous n'obtenons que du bruit autour de zéro.
SZZ nous devons intégrer à nouveau afin d'isoler quelque chose).
Imaginons une boîte noire (à l'intérieur des traders et de la place de marché, la bourse) sans influences extérieures, et vivant une vie propre - la sortie de la boîte : un flux de cotations. Même sans influences extérieures, il changera d'une manière ou d'une autre.
Maintenant, laissez cette BS recevoir des fonctions delta aléatoires (pour l'observateur) de signe et d'intensité différents (des nouvelles, par exemple). Le MN commence à réagir d'une manière ou d'une autre et nous n'observons pas les effets eux-mêmes, mais la réaction du MN à ceux-ci + la vie indépendante du MN lui-même.
La mémoire est là, mais le résultat est une superposition de réponses à de nombreux événements et de la vie personnelle du NM. Même dans le cas d'un système de contrôle simple (ACS), le problème de la division de ce qui n'est pas très soluble.
Qu'en est-il de mes 36 paires de devises ? De quel type de superordinateur aurais-je besoin pour traiter de tels flux en même temps ? Je suis déçu...
Dommage... Dommage que nous n'ayons jamais entendu le chef du département des transports. (с)
Qui supprime les messages des autres et pourquoi ? D'accord, ça ne me dérange pas de le refaire :
Alexander_K2, qu'en est-il de la distribution de la ligne modifiée ? C'est une chose infime à calculer.
Ai-je calculé correctement la valeur RMS ?
Voici la formule :
Voici le résultat dans Excel :
Vous avez calculé la RMS correctement. Cependant, voyez combien elle serait si n=1. Vous vous demanderez quel genre d'absurdité c'est. Le nom "n - volume de la population statistique" est très vague, généralement on écrit que n est le nombre d'éléments dans l'échantillon. Alors le RMS selon cette formule ne peut pas être calculé s'il n'y a qu'un seul élément. C'est pourquoi le carré de la RMS est appelé une estimation de variance "biaisée". Il en existe également une sans biais, où n est n1-1 au lieu de n au dénominateur. La racine carrée de l'estimation sans biais de la variance s'appelle l'écart-type.
La nature de ce conflit est qu'un élément a un seul degré de liberté. Si de nombreuses caractéristiques sont définies à partir d'un petit nombre de données, elles deviennent dépendantes les unes des autres. Dans ce cas, la moyenne arithmétique est incluse dans le calcul de la valeur efficace. Pour ainsi dire, un degré de liberté a déjà été utilisé. Le comportement "étrange" du dénominateur de l'écart-type revient à dire que la moyenne et l'écart ne peuvent être déterminés à partir d'un seul élément. On constate que l'écart-type est toujours supérieur à l'écart-type d'un facteur [n/(n-1)]^0,5. Toutefois, si le nombre d'éléments de l'échantillon est important, vous pouvez l'oublier, car il n'est pas très élevé. Lorsque n=100, c'est (100/99)^0,5=1,005, soit un demi-pourcent. De plus, si nous savons avec certitude que le RMS tend régulièrement vers une certaine valeur.
C'est là que la partie délicate entre en jeu. "RMS tend vers", c'est-à-dire que les lois des grands nombres fonctionnent. Si le phénomène réel mesuré a réellement cette stabilité. En d'autres termes, l'hypothèse de base de la théorie des probabilités se vérifie : la fréquence relative d'un événement tend vers une certaine valeur lorsque le nombre d'événements augmente. C'est ce qu'on appelle également la "stabilité statistique". Si elle n'existe pas, toute la théorie classique des probabilités est inapplicable au phénomène. Cette différence est discutée dans les énormes citations d'Oleg avtomat, qui commencent à partir dehttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page58#comment_6191471. Ils sont difficiles à lire. À mon avis, il est beaucoup plus amusant de voir la présentation du rapport de Gorban avec des images et des graphiques. Il créera une ambiance plus optimiste et constructive, comme cette phrase :
"Il a été démontré que la houle océanique, traditionnellement considérée comme un facteur de déstabilisation prononcé, peut améliorer les performances des stations hydroacoustiques."
Même pour les taux de change, l'auteur s'est promené à la recherche de la phrase "En moyenne sur 16 décennies, le paramètre d'instabilité statistique (courbe continue) et la plage de variation de ce paramètre moyenné, définie par RMS, (courbes en pointillés) pour la cotation du dollar australien (AUD) en dollar américain (USD) pour 2001 (a). (a) et 2002. (б)".
Je joins la présentation, et pour ceux qui veulent plus de sources, voici une liste de présentations, parfois avec des adresses de fichiers, de la liste "Archive of past "Image Computer" seminars http://irtc.org.ua/image/seminars/archive from 2002-2017". Gorban compte jusqu'à une douzaine de monographies sur les développements des phénomènes "hyperaléatoires" :
I.I. Gorban Théories des phénomènes hyperaléatoires. Théorie et pratique. Section 7. Analyse du système.
I.I. HURBAN I HYPERRANDOMNESS KIEV NAUKOV DUMKA 2016. - 288 p. ISBN 978-966-00-1561-6