Statistiche di dipendenza nelle citazioni (teoria dell'informazione, correlazione e altri metodi di selezione delle caratteristiche) - pagina 12
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Il punto è che la funzione di distribuzione gamma appare nell'articolo come dal nulla, presumibilmente risolvendo un dittico di movimento deterministico - ma non come risultato di un'analisi statistica o terveristica. Roman, finora non vedo alcuna somiglianza negli approcci alla soluzione - anche convenzionalmente.
Ma se si guarda da vicino, si può ancora trovare qualche somiglianza - ad esempio, nella parola "distribuzione", che si trova anche nell'articolo di Yusuf:)
Alexey è tutto chiaro... Mi sono appena laureato in un'università di base nel 1999. E io, per qualche ragione :-))), a TUTTI questi problemi curvilinei, specialmente quando formulo compiti (TOR per scrivere EA) che li utilizzano, considero molto lo stesso approccio quando traduco la loro soluzione in codice... :-))).
Ma da quanto ho capito - su questa questione del ramo - ToR con il loro (curvuline) uso non è ancora formulato?
No, non articolato, questo è sicuro. Hanno appena iniziato l'alfabeto (prima elementare), quindi qui è molto lontano dalla vera scienza.
P.S. E ho ottenuto la mia istruzione secondaria superiore nel 1987 e ho già dimenticato quasi tutto, tranne la matematica.
No, non articolato, questo è sicuro. Hanno appena iniziato l'alfabeto (prima elementare), quindi qui è molto lontano dalla vera scienza.
P.S. E ho ottenuto la mia istruzione secondaria superiore nel 1987 e ho già dimenticato quasi tutto, tranne la matematica.
Capisco.
Meraviglioso. Il pacchetto Statistica è l'unica fonte a cui rivolgersi per il data mining. Pertanto, a TI dovrebbe essere vietato usarlo. E bandite anche il vostro cervello, perché con Statistica non è più necessario.
A proposito, mi riferivo non solo alla STATISTICA, ma anche ai libri di testo. Non distorcere e fingere di non capire.
Non si possono acquisire nuove conoscenze senza il più rigoroso rispetto dei termini e dei concetti esistenti registrati nei libri di testo.
Non si può semplicemente prendere dei concetti da TI e chiamarli Data mining. È necessario:
definire esattamente cosa prendiamo
giustificare la possibilità di trasferirlo su un nuovo terreno
e dimostrare il valore del risultato sul nuovo terreno in termini di questo nuovo terreno.
HideYourRichess ha messo in discussione il primo punto per un giorno, non vedo nessuna risposta intelligibile per l'ultimo punto.
Che ci siano dipendenze nei quozienti non è una novità, che ci sia memoria non è una novità, c'è tutta una scienza chiamata econometria per identificarle e usarle nelle analisi e nelle previsioni. E cosa avete trovato? Un pessimo articolo che inizialmente non riesce a definire il posto dei concetti utilizzati tra altri concetti noti e consolidati che bisogna solo sedersi e imparare, e se lo si sa, rendere pubblica questa conoscenza.
Tra l'altro non si riferiva solo alla STATISTICA ma anche ai libri di testo. Non c'è bisogno di rigirare le cose e fingere di non capire.
Non si possono produrre nuove conoscenze senza il più stretto rispetto dei termini e dei concetti esistenti registrati nei libri di testo.
Non si può semplicemente prendere dei concetti da TI e chiamarli Data mining. È necessario:
definire esattamente cosa prendiamo
giustificare la possibilità di trasferirlo su un nuovo terreno
e dimostrare il valore del risultato in termini di questo nuovo terreno.
HideYourRichess ha messo in dubbio il primo punto per giorni, e non vedo una risposta coerente all'ultimo punto.
Che ci siano dipendenze nei quozienti non è una novità, che ci sia una memoria non è una novità, per il loro rilevamento e utilizzo in analisi e previsioni - tutta una scienza chiamata econometria. E cosa avete trovato? Un articolo pidocchioso, che inizialmente non ha definito il posto dei concetti utilizzati tra altri concetti noti e consolidati, che bisogna solo sedersi e imparare, e se lo si sa, pubblicizzare questa conoscenza.
qui non c'è terreno. Il metodo è estremamente astratto. In termini semplicistici: una serie discreta di rendimenti di strumenti reali si comprime (archivia) meglio di una serie altrettanto discreta di passeggiate casuali. Il perché è un'altra domanda)).
Non c'è terreno qui. Il metodo è molto astratto. In termini semplicistici: una serie discreta di rendimenti di strumenti reali si comprime (archivia) meglio di una serie altrettanto discreta di passeggiate casuali. Il perché è un'altra domanda)).
Così, quando hanno manipolato la sostituzione dei dati con i quantili, hanno accorciato l'alfabeto...(e allargato il campo dei suoni possibili).
come senza perdita per l'orecchio "medio".
;)
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passare da cinque cifre a tre sarebbe bello.
determinare esattamente cosa prendere
giustificare la trasferibilità al nuovo terreno
e giustificare il valore del risultato sul nuovo terreno in termini di questo nuovo terreno.
Non discuto, tutto ha un senso. Cominciamo con il punto 1.
1. "Definisci esattamente cosa prendere: prima la cella di compito, poi la cella di compito indivisibile.
Fissiamo un intero Lag. Questa sarà la "distanza tra le barre", cioè il modulo della differenza dei loro indici su un dato timeframe in MT4.
Obiettivo: determinare se esiste una relazione statistica tra le seguenti due variabili casuali: 1) il ritorno della barra "master" con indice sh, e 2) il ritorno della barra "slave" con indice sh+Lag.
Questo è ciò che prendiamo: tutte le coppie di barre con una distanza tra loro pari a Lag. Il massimo della precisione.
faa1947 : HideYourRichess ha messo in dubbio il primo punto da giorni, mentre non vedo una risposta comprensibile all'ultimo punto.
Dove e cosa c'è da dubitare? Affrontiamo prima il primo punto. Se è così, passiamo al secondo punto.
Sistemiamo l'intero Lag. Questa sarà la "distanza tra le barre", cioè il modulo della differenza dei loro indici su un dato timeframe in MT4.
il compito è cambiato...
o)
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Data la convenzionalità della barra timeframe e le sue caratteristiche stabili - perché open & close non sono caratteristiche. quello che rimane è H & L.
cosa stiamo confrontando? Nessuno ci sta dando medie e crampi sulla barra ancora...
Sciamanesimo...
Ancora una volta, suggerisco che i famosi fogli di calcolo Excel siano postati qui. altrimenti come remake della famosa formula universale... e altre cose, non la vediamo ancora.
I ritardi di somiglianza sono buoni. Il criterio della somiglianza - non lo vediamo ancora neanche noi.
Allora, di cosa si discute?
(