なぜ正規分布は正規分布ではないのですか？
もうとはどういう意味ですか？
>> すでに
HPを取得するための主な、そして唯一の条件は、シリーズの条件の独立性です。これこそ、自立が果たされていない証拠です。
なんというか、普通じゃないんですよね。:)これについては、すでに直観で語られている。Erlangのディストリビューションだそうです。そして、尾行がないと言われていますが、あるはずです。:)
Erlangの話をしていたのですが、ここではそれは問題ではありません。正規分布は、MOと分散の2つのパラメータを持っています。この場合、MO=0ですが、分散は0ではないので、グラフを描くためには、その値を設定する必要があります。では、ウレインは どのように分散値を選択したのか、ということですが。
そして一般に、グラフを比較するためには、何らかの方法で共通の基準に還元する必要がある。このベースの選択次第で、まったく違うパターンになることもあります。
この共通の基準として分散をとると、グラフの幅は狭くなるが、太い尾があらわれる。
Erlangの話をしていたのですが、ここではそれは問題ではありません。正規分布は、MOと分散の2つのパラメータを持っています。この場合、MO=0ですが、分散は0ではないので、グラフを描くためには、その値を設定する必要があります。では、ウレインは どのように分散値を選択したのか、ということですが。
そして一般に、グラフを比較するためには、何らかの方法で共通の基準に還元する必要がある。このベースの選択次第で、まったく違うパターンになることもあります。
この共通の基準として分散をとると、グラフの幅は狭くなるが、太い尾があらわれる。
Urainは、期待値と分散の入力パラメータとして、結果の系列の類似した特性を取ったのではないかと強く推測される。でも、もしかしたら、これは違うかもしれない。
HPを取得するための主な、そして唯一の条件は、シリーズの条件の独立性です。これが独立性が成立しないことの証明になる。
機械式電球の生産ラインでは、ランダムな故障である装置エラーが正規分布していると思われます。したがって、正常に生産された電球の数（その明るさ、抵抗値、フィラメントの太さ）は、正規分布曲線に収まる可能性が高い。この正常曲線の両側（細い尾部）には、フィラメントの太さが規格以上または以下となり、電球が焼損するボーダーラインのケースが存在します。しかし、そのようなボーダーラインの異常なケースの総数は、あらかじめ（分布曲線を積分するなどして）計算することができます。そのため、電球工場では、1箱の電球の中に、近い将来に切れる不良電球が平均3個入っているかもしれないことをあらかじめ知っているのだ。保証期間内に交換しなければならないので、現地の電球販売会社は統計学を信じて、1ケースあたり平均3個の電球を余らせていると報告しています。電球のパラメータの誤差は、NORMAL LOCAL EVENT CRIVEの範囲内です（パラメータそのものではなく、その誤差です）。ここでいうランダムイベントとは、バルブ自体のリリースではなく、バルブパラメータのERRORのことです。
電球の製造工程（より正確には電球パラメータの形成）が正常な曲線に当てはまらない場合、例えばラインが折れて不良品になってしまった、サプライヤーが悪いタングステンを送ってきた、などの場合は、不良率が劇的に上昇し、電球パラメータが「迷走」することになります。もし、ある球根のパラメータを正確に測定した場合、その球根は規範の曲線に当てはまらない。この場合、工場は販売店に納品しなければならない球根の数がわからない。
非ランダムな過程を測定するのであればを言うと、何も言えなくなる。ある事象の確率分布 曲線は、ある区間内の事象の発生を測定するだけで作図できますが、...何も教えてくれない。
電気技師や数学者、統計学者が採用するのは、測定誤差に対処するためである。どれがNORMALなのか（デバイス自体が普通のエンジニアによって作られたものであれば）。それゆえ、その数式はすべて
価格系列の場合、最初の差（または他の組み合わせ）はランダムな事象ではなく、その分布曲線は「何でもあり」である可能性があります。また、それが正確にわかったとしても、取引には何の役にも立たない。
理論も数学も2点だったんだから、いじめないでよ。
ディペンデンシー（依存関係）は大きく異なる場合があります。ローソク足分析のように、必ずしも過去の増分の値に依存するわけではありません。例えば、増分値のモジュラスへの依存性（ボラティリティ）であってもよい。ボラティリティが自己相関を持つことはよく知られており、GARCHなどのボラティリティモデル（自己相関を利用）はノーベル賞も受賞している。自分の目で確かめるのは難しいことではありません。そして、これは分布が「重い尾」を持つ理由の変形の一つである。
追伸：広義の独立性は、定常性の定義に記述されています。
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分布の尾が太いという話はよく聞きますが、何が言いたいのか未だに理解できません。バーのサイズ分布（Close[i]-Close[i+1]の差に基づく）を分離して出力するインディケータを作りましたが、バーの分布が通常より狭い理由を誰か説明してください。
ベンチマークは赤線黄色のヒストグラムです。
そして、それを構築するために使われた指標。原題 (Distribution_GCF_&_norm_test)