Calculez la probabilité d'inversion - page 9
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Eh bien, il n'y a pas de tâche pour estimer les paramètres de distribution)
Quel autre moyen existe-t-il pour choisir une gaussienne particulière parmi d'autres, en plus de spécifier ses paramètres ? Le choix d'une valeur de paramètre particulière (basée sur l'échantillon) est appelé estimation.
1. ils ne sont PAS insignifiants. Un seul de ces cas "mineurs" pourrait entraîner la perte de tout ce qui est gagné par les cas "majeurs".
3. la corrélation linéaire. MNC tout de même, linéaire j'ai appelé approximation, pas MNC.
1. Les méthodes probabilistes ne sont donc pas adaptées à cette analyse.
3) Si vous vous rapprochez d'une ligne droite, pourquoi parler de "gaussienne" ?
Quels sont les autres moyens de sélectionner une gaussienne particulière parmi d'autres, en plus de spécifier ses paramètres ? Tout choix d'une valeur de paramètre particulière (basée sur l'échantillon) est appelé une estimation.
La somme minimale des carrés de la variance, par exemple. Les paramètres de la gaussienne résultante peuvent même ne pas être calculés, ils ne sont pas importants pour analyser la différence entre les deux courbes.
1. Les méthodes probabilistes ne sont donc pas adaptées à cette analyse.
3) Si vous vous rapprochez d'une ligne droite, pourquoi parler de "gaussienne" ?
1. Au contraire, les méthodes paramétriques ne sont pas adaptées.
3. Une ligne droite est obtenue sur le graphique P-P, c'est là qu'elle est approximée.
Somme minimale des carrés des écarts, par exemple. Les paramètres de la gaussienne résultante peuvent même ne pas être calculés, ils ne sont pas importants pour analyser la différence entre les deux courbes.
Les paramètres y sont tout à fait calculés (à partir des conditions de SC minimum sur eux) et ensuite utilisés pour trouver le SC minimum. Le problème scolaire habituel sur les extrema de fonctions.
1. Au contraire, les méthodes paramétriques sont inadaptées.
3. La ligne droite est obtenue sur le graphique P-P et y est approximée.
Eh bien, c'est un échange de vues. Je ne pense pas pouvoir vous aider avec la question de l'approximation linéaire de certaines données par une distribution normale. Pour moi, une approximation linéaire est une approximation par une ligne droite, c'est-à-dire un polynôme de degré 1.
Eh bien, c'est un échange de vues. Je ne pense pas pouvoir vous aider davantage sur la question de l'approximation linéaire de certaines données par une distribution normale. Pour moi, une approximation linéaire est une approximation par une ligne droite, c'est-à-dire un polynôme de degré 1.
Elle l'est :
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
Prenez deux paraboles différentes, par exemple. Il existe une relation linéaire entre eux. Bien que les deux courbes soient non linéaires.Qui connaît les maths, aidez-moi à résoudre ce problème, je n'arrive pas à trouver comment faire.
C'est simple, la probabilité d'inversion est toujours de 50%, mais si la probabilité d'inversion est différente de 50%, alors le graphique de densité de probabilité sera différent.
Comme vous le savez tous, TOUT problème peut être résolu de PLUSIEURS DIFFERENTES façons...
Par exemple :
1. Vous pouvez essayer de PRÉPARER un futur renversement de tendance...
2. Vous pouvez documenter un renversement de tendance dans une situation ACTUELLE du marché...
Comme vous le comprenez, la variante №1 est TRÈS difficile à résoudre avec un haut degré de fiabilité...
L'option 2 est beaucoup plus facile, car vous n'avez pas besoin d'être un médium comme Vanga, et les résultats positifs seront beaucoup plus élevés que dans la première option...
En résumé : la bonne façon de poser le problème donne plus de la moitié de sa solution !