Comment comparer correctement deux lignes qui ne se chevauchent pas ?
Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pourriez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
Je pense que vous savez ce que je veux dire...
Que voulez-vous dire exactement par "comparer" ces séries ?
La meilleure façon d'intégrer les rangs dans un "plan unique" est celle qui a le moins d'influence sur le résultat.
Zhenya, quelles sont les unités, quelles sont les courbes ? Pourquoi faut-il les combiner ? Pour que ce soit plus facile à comprendre.
Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pouvez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
Je pense que vous savez ce que je veux dire...
Ramenez les débuts des deux graphiques à zéro.
Ensuite, ils se croiseront en conséquence.
Là encore, c'est si les dimensions sont équivalentes.Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pourriez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
Je pense que vous savez ce que je veux dire...
Option 1 : Normaliser les deux séries = enlever la composante constante de chaque série = trouver la valeur moyenne et diminuer chaque point par cette valeur
Option 2. Construire un graphique de la différence et le normaliser
Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pouvez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
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Pourquoi faut-il les combiner ? Quelle différence cela fait-il que les graphiques prennent les données ? Vous utiliserez toujours des tableaux de données. Par exemple :
bool MathCorrelationPearson( const double& array1[], // первый массив значений const double& array2[], // второй массив значений double& r // коэффициент корреляции )
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- www.mql5.com
Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pouvez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
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Par écart-type minimum, ils se combinent généralement. C'est une régression linéaire, la méthode des moindres carrés.
Ramenez les débuts des deux graphiques à zéro.
Ensuite, ils se croiseront en conséquence.
Là encore, si les dimensions sont équivalentes.Ensuite, ils voleront dans des directions différentes et ne se croiseront pas dans un avenir proche.
Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pouvez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
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Il y a deux rangées qui ne se chevauchent pas et qui se trouvent sur des "niveaux différents" (comme dans l'image ci-dessus).
Comment peut-on les "combiner" pour qu'ils soient côte à côte et se chevauchent ?
Vous pouvez calculer une moyenne dans chaque ligne, puis ligne_1 = valeur_1/moyenne_1, etc. Mais est-ce la bonne façon de procéder ? La taille de l'échantillon affecte-t-elle l'adéquation des résultats... ou faut-il procéder différemment ? Ou par la normalisation de Max et Min ? Encore une période d'échantillonnage ? En fait, quel est le bon chemin à suivre ?
Je pense que vous savez ce que je veux dire...