Общая численность населения России на 1 января 2016 года составляет 146 519 759 человек (с Крымом) по данным [1-Росстат] (согласно данным о предварительной оценке численности населения на 01.01.2016). ии на 1 января 2015 года составляла 146 267 288 человек. 1.41% или 32 421 чел. Далее Северо-Кавказский федеральный округ с ростом на 0.61% или 58...
最初の質問には答えました。符号がよくわからないのですが、理論が成立する棒の本数を教えて ください。即座に却下します。
"直線 "と "価格 "のシリーズを整合させることが当初の目的でした。- ベイズ回帰が直線であれば、本当にダメなんです。
直線と両立するのであれば、誰もが知っている最小二乗法による線形回帰（LOS）で十分である。また、ANC方式では、任意の曲線にマッチングさせることができます。1,2,3...の代わりに、既知のコードで。の値は、カーブラインの値が使用されます。
未知の形（多項式）の曲線もありえます - 多項式回帰、コードベースにはそのためのコードがあります。
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看板です。これがベイズ回帰の基本である。特性は、ある確率でサンプルを特定のクラスに割り当てるために定義されます。複数の特徴量とその確率を持ち、ベイズ式で最終的な確率を算出する。
"ほぼ同じ大きさの弱く依存する確率変数の十分な数の和（どの成分も和に支配的または決定的に寄与しない）は、正規分布に近い分布を持つ"（Wikipedia）。
なぜそう思うのですか？そんなことはありません。考えるまでもなく、ベイズ回帰の範囲を定義するようなものです。
ベイズ回帰を計算するために必要な機能を決める必要がある。これは、四角い円の作り方の最初の質問です。ここで、ベイズ回帰が全く合わないことに気がつくかもしれません。でも、私たちは気にしない...何かをしなければならないのです。1行目と2行目の価格値の一致（この場合は線）が最尤に対応するとする。そして、1本ずつの最大経路は1/n（n - バーの本数）となる。ただ、この方法は水の中で投石器を使って絵を描くようなものですが。そこで、引数0では1/nを与え、引数を増やすと0になるような公式を考案する必要があります。そして、ベイスの公式を書き下ろし、確率を先ほど考案した公式に置き換えるのです。次に、得られた関数の最大値を求める必要がある。おそらく、微分をとって、ゼロと等価にして......。
本来の目的は直線と価格系列を組み合わせる ことなので、結果は直線回帰と ほぼ同じになる。
文献を少し読むと、ベイズ回帰では、線形回帰係数の推定は、その分布の先験的知識と誤差の正規性の仮定に基づいて行われることが明らかになります。その他は、通常の線形回帰で係数をANC推定した場合と同じです。それを市場に適用するかどうかは、あなた次第です。
少し数学を読んでみると、ベイズ回帰では、線形回帰係数の推定は、その分布の先験的知識と誤差の正規性の仮定に基づいて行われることが明らかになる。その他は、通常の線形回帰で係数をANC推定した場合と同じです。それを市場に適用するかどうかは、あなた次第です。
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"弱依存性の確率変数の十分な数の和が、ほぼ同じ大きさを持ち（単一の和が支配せず、和への決定的な寄与がない）、正規分布に近い分布を持つこと。"(Wikipedia)
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これはどこから来たのですか？
英語版 Wikiの記事と、このテーマに関するいくつかの講演があります。MNCは尤度最大化を伴うベイズ推定に置き換えられる。
また、ある事象の発生確率の事後推定にベイズの定理を適用することと、ベイズ回帰で行われることを混同しているような気がします。どちらもベイズ的な確率論に基づくものですが。
英語版 Wikiの記事と、このテーマに関するいくつかの講演があります。MNCは尤度最大化を 伴うベイズ推定に置き換えられる。
また、ある事象の発生確率の事後推定にベイズの定理を適用することと、ベイズ回帰で行われることを混同しているような気がします。どちらもベイズ的な確率論に基づくものですが。
そして、ここで何を、どのように混乱させるのか。
その可能性は？
...FXデータは正規分布を持つので、ベイズ回帰の領域である ...
ある期間、「為替データ」（価格とする）は正規分布になることがありますが、トレンドの場合は明らかにそうではなく、正規分布（？）と他の分布が混在しているのかもしれません。
価格系列では、必ずしも正規分布でなくとも、分布（またはその混合）が逐次変化していると考えることができる。
価格系列は非定常であるため、価格系列に回帰を適用することは意味がない。ロシア語では、あるサンプルで計算された回帰係数が、別のサンプルで計算された回帰係数と一致しないことを意味します。
この18では何もカバーできない。線形回帰と フィボレベルで完全に代替可能です。普通の会話はできない、建設的な会話はできない。18が何なのか、何をするものなのか、まだ理解していることすら証明できていないのでは？
簡単な例で(18)の力を評価する、ここからのデータhttp://www.statdata.ru/russia、 こんなことを再現できる回帰はあるのだろうか？上位10種類の回帰手法をすべて差し込むことができますhttp://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
...どのような回帰でこのようなことが再現できるのでしょうか？上位10種類の回帰手法をすべて差し込むことができますhttp://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
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