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Beh, non c'è nessun compito di stimare i parametri di distribuzione)
Quale altro modo c'è per scegliere una gaussiana particolare tra le altre, oltre a specificarne i parametri? Qualsiasi scelta di un particolare valore di parametro (basato sul campione) è chiamata stima.
1. NON sono insignificanti. Uno di questi casi "minori" potrebbe comportare la perdita di tutto ciò che viene guadagnato dai casi "maggiori".
3. correlazione lineare. MNC tutto uguale, lineare ho chiamato approssimazione, non MNC.
1. Quindi i metodi probabilistici non sono adatti a questa analisi.
3. Se si approssima con una linea retta, perché parlare di "gaussiana"?
Quali altri modi ci sono per selezionare una particolare gaussiana tra le altre, oltre a specificarne i parametri? Qualsiasi scelta di un particolare valore di parametro (basato sul campione) è chiamata stima.
Somma minima dei quadrati della varianza, per esempio. I parametri della gaussiana risultante possono anche non essere calcolati, non sono importanti per analizzare la differenza tra le due curve.
1. Quindi i metodi probabilistici non sono adatti a questa analisi.
3. Se si approssima con una linea retta, perché parlare di "gaussiana"?
1. Piuttosto, i metodi parametrici non sono adatti.
3. Si ottiene una linea retta sul grafico P-P, è lì che si approssima.
Somma minima dei quadrati delle deviazioni, per esempio. I parametri della gaussiana risultante possono anche non essere calcolati, non sono importanti per analizzare la differenza tra le due curve.
I parametri lì sono abbastanza calcolati (dalle condizioni di minimo SC su di loro) e poi utilizzati per trovare il minimo SC. Il solito problema scolastico sugli estremi delle funzioni.
1. Piuttosto, i metodi parametrici non sono adatti.
3. La linea retta è ottenuta sul grafico P-P e approssimata lì.
Beh, questo è uno scambio di opinioni. Non credo di poterti aiutare con la questione dell'approssimazione lineare di alcuni dati con una distribuzione normale. Per me, un'approssimazione lineare è un'approssimazione tramite una linea retta, cioè un polinomio di grado 1.
Beh, questo è uno scambio di opinioni. Non credo di poterti aiutare ulteriormente sulla questione dell'approssimazione lineare di alcuni dati con una distribuzione normale. Per me, un'approssimazione lineare è un'approssimazione tramite una linea retta, cioè un polinomio di grado 1.
Lo è:
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
Prendiamo due parabole diverse, per esempio. C'è una relazione lineare tra loro. Anche se entrambe le curve sono non lineari.Chi conosce la matematica, per favore mi aiuti a risolvere questo problema, non riesco a capire come fare.
È semplice, la probabilità di inversione è sempre del 50%, ma se la probabilità di inversione è diversa dal 50%, allora il grafico della densità di probabilità sarà diverso.
Come tutti sapete QUALSIASI problema può essere risolto in SEI DIVERSI modi...
Per esempio:
1. Puoi cercare di PREPARARE un'inversione di tendenza FUTURA...
2. Si può documentare un'inversione di tendenza in una situazione CORRENTE del mercato...
Come si capisce, la variante №1 è MOLTO difficile da risolvere con un alto grado di affidabilità...
L'opzione 2 è molto più facile, dato che non devi essere un sensitivo come Vanga, e i risultati positivi saranno molto più alti che nella prima opzione...
Tutto sommato: il modo GIUSTO di impostare il problema dà più della metà della sua soluzione!