トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 3181

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反ワクチン主義者は特殊な心理の持ち主であり、彼らには共通点がある。そして、ここでの問題は統計ではなく、別のところにある。
 

ふと思ったのだが

1)プロセスを理解する 最初の 試みは、それをいくつかのプリミティブに分解する（断片に分ける）ことである。例えば、圧縮アルゴリズム、さまざまな分解、デコンポジション...。

2) 第二段階は、これらのプリミティブ（分解された断片）間の相互作用の組み合わせを探す ことである。

3) 余分なものは捨てられ、本質だけが残る。フィルタリング...

 
СанСаныч Фоменко #:

医学の世界では、100人の患者を集め、 半分に薬、半分にプラセボを投与 し、統計学的に有意とされる結論を正当化するためにこれを統計学として提示するという、エビデンスに基づくとされるアプローチにはいつも驚かされる。

私には、普遍的な規模での不正行為のように思える。

定常的なプロセスでは、100人はサンプルではない。しかし、ここにいる100人全員が常に異なっており、重症度の異なる他の病気の束を持ち、異なる生活を送り、すべてがテストされた薬との相関関係が不明である。これがエビデンスに基づく医療と呼ばれるものである。

一言で言えば、世界共通の医療詐欺である。



いつも3つによって)そして、それは5年間の内部試験管研究(それが薬局方の条文に書かれている)の後の対照試験に過ぎず、その後、通常、状況や薬がどのように作用するかの理解から、そして、もし作用しなければ、5年間の使用状況のモニタリングまで)。

医学研究の正しいルールを破ることの政治的リスクは大きい。）

しかし、金が大きすぎる...))))

 
СанСаныч Фоменко #:

あるいは、エビデンスとはまったく関係なく、せいぜい単なる宣伝であり、統計に疎い大多数の人々に向けた不公平なものなのかもしれない。どんな犠牲を払ってもお金が欲しいという平凡な渇望。

さて、コビドについて触れた。

If you take the instructions of the Ministry of Health of 20 years ago, written in strict accordance with the requirements of evidence-based medicine, then we, as well as all over the world (1) there was no epidemic and (2) there was no vaccine.ーそしてー「ー「ー「ー「ー「ー「ー統計学をー無視することで、ー医療はー、ー統計のー無視することで、ー医療はー。 統計を無視することで、医療は危険なものになっているのだ。

統計に正直であるかどうかです。統計の要件を一字一句守るか、統計でなくなるかである。

大きなサンプルの必要性については、部分的にしか正しくありません。漸近検定は小さなサンプルではうまく機能しませんが、厳密検定はかなりうまく機能します。

薬物検査には、数学的な問題以外にも多くの問題がありますが、すべてをキャンセルしてオオバコの治療に戻るよりは、何とかして解決しようとする方がよいでしょう。

 
Aleksey Nikolayev #

フォレスター

もし私の理解が正しければ、この方法でやりました - ターゲットのある列/配列のユニット数を数え、新しい配列をユニットでランダムに満たし、新しい配列を古い配列にコピーします。

//+------------------------------------------------------------------+
//|Генерируем массив с целевой случайным образом                     |
//+------------------------------------------------------------------+
void Random_Target()
{
   char arr_Target_Random[];//Массив со сгенерированными целевыми
   ArrayResize(arr_Target_Random,Strok_Total_Data);
   ArrayInitialize(arr_Target_Random,0);

   int S_T_1=0;//Сумма целевой 1;
   int Nomer_Stroki_Random=0;
   for(int i=0; i<Strok_Total_Data; i++)
   {
      switch(arr_Target[i])
      {
      case 1:
         S_T_1++;
         break;
      }
   }

   MathSrand(GetTickCount());
   for(int i=0; i<S_T_1; i++)
   {
      Nomer_Stroki_Random=RandomInteger(Strok_Total_Data-1);
      if(arr_Target_Random[Nomer_Stroki_Random]==1)i--;
      else arr_Target_Random[Nomer_Stroki_Random]=1;
   }
   ArrayCopy(arr_Target,arr_Target_Random,0,0,WHOLE_ARRAY);//Заменяем целевые
}

//+------------------------------------------------------------------+
//|Определяем комбинацию случайным образом
//+------------------------------------------------------------------+
int RandomInteger(int max_vl)
{
   return (int)MathFloor((MathRand()+MathRand()*32767.0)/1073741824.0*max_vl);  //случайное Int от 0 до  1073741824
}
 
Aleksey Vyazmikin #:

私の理解が正しければ、この方法でやりました - ターゲットのある列/配列のユニット数を数え、新しい配列にランダムにユニットを入れ、新しいものを古いものにコピーする。


私はこのように列を混在させます。この例ではインデックス配列が混在しているが、データ型を
に置き換えればデータそのものを混在させることができる。 
void RandomizeIdx(int & idx[], int rows) {
        int j = 0, c = 0;
        for (int r = 0; r < rows; r++) {//перебор train участка
                j = RandomInteger(rows);//номер строки с которой поменять - 
                c = idx[r]; idx[r] = idx[j]; idx[j] = c;//меняем местами каждую строку с случайной
        }
}
 
Forester #:
特にi-- 。

これは、行がすでにポップアウトされている場合、もう一回トライして、値が1に等しい場合にポップアウトされます。

Forester#:
これがカラムを混ぜる方法だ。この例ではインデックス配列をシャッフルしていますが、データ型を
に置き換えることで、データそのものをシャッフルすることもできます。

面白いし、汎用性が高そうだ。


とにかく、2つのパスが通過しました。サンプルの18％のユニットが、最初のパスでは1つの量子セグメントが見つかり、2番目のパスでは2つの量子セグメントが見つかりました。

なんだか怪しいくらいに小さい。

追加 - 3回目で再び。

ということは、私の方法は機能していると認識できるのか？

 
Aleksey Vyazmikin #:


では、私のやり方は機能していると認められるのか？

修正後のコードでエラーを探す

 
Aleksey Vyazmikin #:

生え抜き選手の生え抜きの生え抜き。

エラーなし

1...317431753176317731783179318031813182318331843185318631873188...3399
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