なぜ正規分布は正規分布ではないのですか？ - ページ 3 12345678910...47 新しいコメント Сергей 2009.12.01 15:15 #21 AlexEro писал(а)>> 大丈夫、いい感じに カーブしてますね〜。 ニシチャック (5年寮の大きな垂れ幕：ALL NORMAL！）。 この方法では、掛け算は必要ありませんが。そうなんです。 Сергей 2009.12.01 15:17 #22 Urain писал(а)>> この式を使って、リファレンス関数を計算します。 つまり、xが50の場合、ヒストグラムのように絶対値を数千にすることはできないので、やはりフィットさせる必要があるのです。 しかし、フィッティングを正確に行うためには、すべての曲線部材に適用する必要があり、そうすれば曲線の外観は変化しない（特にスライディングスケールにおいて）。 それでも、正規性推定のためには、何も掛ける必要はない。でも、もしかしたら、あなたの質問を十分に理解できていないかもしれませんね。 Avals 2009.12.01 15:22 #23 AlexEro писал(а)>> 同僚たちよ、何をやっているんだ？ 研究者は、調査対象のランダム過程が「正常である」という仮説を立て、その仮説に基づいて確率曲線や確率密度をモデル化します。 仮説は確認されていない。グラフが一致しなかった。 それだけです。 そうですね......それが最初の一歩です。はい、異常です。次に、実験データを最大限近似したHPとの違いを推測することができます。>> 純粋に語る :) Stanislav Korotky 2009.12.01 16:16 #24 正規性を確認するために、ヒストグラムを描いたり、スケールをどうするか議論したりする必要はありません。MとΣを出力すれば十分なのですが・・・。ジー、イプシロン（尖度）。Mが0付近であることは明らかなので、あとはイプシロンが3付近かどうかだけである。 Evgeniy Logunov 2009.12.01 16:21 #25 marketeer писал(а)>> 正規性を確認するために、ヒストグラムを描き、その尺度をどうするか議論する必要はない。MとΣを導出すればよいのである。Mが0近傍であることは明らかなので、あとはσが3近傍であるかどうかである。 また、対数スケールでヒストグラムを描画するオプションもあります。正規分布の場合、放物線を描く。 Mykola Demko 2009.12.01 16:21 #26 marketeer >> : 正規性を確認するために、ヒストグラムを描いたり、スケールをどうするか議論したりする必要はありません。MとΣが表示されれば十分です。Mが0付近であることがわかるので、あとはシグマが3付近かどうかだけです。 分布の形は関係ないのでしょうか？ Stanislav Korotky 2009.12.01 16:22 #27 Urain >> : 流通形態は関係ないのでしょうか？ 分布の形状は、ガンマ非対称性と尖度とイプシロンという2つのパラメータで決定される。ガンマも同様に推論することが望ましいが、今は目分量で推定することができる。 Stanislav Korotky 2009.12.01 16:25 #28 完全に振り回されてる...。;-)期待値ゼロは、もちろん正規性には関係ない。 Neutron 2009.12.01 17:45 #29 lea >> : また、対数スケールでヒストグラムを描画するオプションもあります。正規分布の場合、放物線を描くことになります。 私の理解では、正規分布の最適な近似の問題は解析的に解くことはできない。しかし、その必要はない。価格VRの最初の差の系列をプロットすると、MOが0の分布が得られ、分布の振幅の絶対値は我々にとって重要でないことを考えると、定義できるパラメータは分布幅だけとなります。 ここでは、例えば図の上部に一連のミニチュアが表示され、その最初の差分が右側に表示されています。左下は確率分布の密度、右は同じ確率分布を対数スケールで表示したものです。もし分布が正規分布であれば、ここで放物線を描くはずですが、「太い」尾があるため、そうではありません。基本的には、ここに最小二乗法によるガウシアンを当てはめれば、すべてがうまくいくのです。最適なフィット感を得るための計算式を投入する必要があるのですが......。 Sceptic Philozoff 2009.12.01 18:13 #30 さて、ここでニュートロンが 登場し、すべてを元の場所に戻してくれます。ちなみに、尖度と非対称性については、marketeer さんもご指摘の通りです。 対応するガウス曲線は好きなようにプロットできますが、ここでは単純に標本分散を計算し、パラメータ0とシグマでガウス曲線をプロットするのが最も簡単です。その時、本物のヒストグラムとこのようなガウス曲線の違いがわかります。 ちなみに、このガウス近似は、曲線の中心（ゼロ点）で実際のヒストグラムよりかなり低くなるはずです。 ウライン、サンプルのS.C.O.はどのくらいかけたのでしょうか？ 一方、強く厚い尾を持つ分布に対するc.c.o.の推定値はサンプルサイズに依存するので、ここではそう単純ではありません。 12345678910...47 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
大丈夫、いい感じに カーブしてますね〜。
ニシチャック
(5年寮の大きな垂れ幕：ALL NORMAL！）。
この方法では、掛け算は必要ありませんが。そうなんです。
この式を使って、リファレンス関数を計算します。
つまり、xが50の場合、ヒストグラムのように絶対値を数千にすることはできないので、やはりフィットさせる必要があるのです。
しかし、フィッティングを正確に行うためには、すべての曲線部材に適用する必要があり、そうすれば曲線の外観は変化しない（特にスライディングスケールにおいて）。
それでも、正規性推定のためには、何も掛ける必要はない。でも、もしかしたら、あなたの質問を十分に理解できていないかもしれませんね。
同僚たちよ、何をやっているんだ？
研究者は、調査対象のランダム過程が「正常である」という仮説を立て、その仮説に基づいて確率曲線や確率密度をモデル化します。
仮説は確認されていない。グラフが一致しなかった。
それだけです。
そうですね......それが最初の一歩です。はい、異常です。次に、実験データを最大限近似したHPとの違いを推測することができます。>> 純粋に語る :)
正規性を確認するために、ヒストグラムを描き、その尺度をどうするか議論する必要はない。MとΣを導出すればよいのである。Mが0近傍であることは明らかなので、あとはσが3近傍であるかどうかである。
また、対数スケールでヒストグラムを描画するオプションもあります。正規分布の場合、放物線を描く。
正規性を確認するために、ヒストグラムを描いたり、スケールをどうするか議論したりする必要はありません。MとΣが表示されれば十分です。Mが0付近であることがわかるので、あとはシグマが3付近かどうかだけです。
分布の形は関係ないのでしょうか？
流通形態は関係ないのでしょうか？
分布の形状は、ガンマ非対称性と尖度とイプシロンという2つのパラメータで決定される。ガンマも同様に推論することが望ましいが、今は目分量で推定することができる。
また、対数スケールでヒストグラムを描画するオプションもあります。正規分布の場合、放物線を描くことになります。
私の理解では、正規分布の最適な近似の問題は解析的に解くことはできない。しかし、その必要はない。価格VRの最初の差の系列をプロットすると、MOが0の分布が得られ、分布の振幅の絶対値は我々にとって重要でないことを考えると、定義できるパラメータは分布幅だけとなります。
ここでは、例えば図の上部に一連のミニチュアが表示され、その最初の差分が右側に表示されています。左下は確率分布の密度、右は同じ確率分布を対数スケールで表示したものです。もし分布が正規分布であれば、ここで放物線を描くはずですが、「太い」尾があるため、そうではありません。基本的には、ここに最小二乗法によるガウシアンを当てはめれば、すべてがうまくいくのです。最適なフィット感を得るための計算式を投入する必要があるのですが......。
さて、ここでニュートロンが 登場し、すべてを元の場所に戻してくれます。ちなみに、尖度と非対称性については、marketeer さんもご指摘の通りです。
対応するガウス曲線は好きなようにプロットできますが、ここでは単純に標本分散を計算し、パラメータ0とシグマでガウス曲線をプロットするのが最も簡単です。その時、本物のヒストグラムとこのようなガウス曲線の違いがわかります。
ちなみに、このガウス近似は、曲線の中心（ゼロ点）で実際のヒストグラムよりかなり低くなるはずです。
ウライン、サンプルのS.C.O.はどのくらいかけたのでしょうか？
一方、強く厚い尾を持つ分布に対するc.c.o.の推定値はサンプルサイズに依存するので、ここではそう単純ではありません。