引用における依存性統計（情報理論、相関などの特徴選択法） - ページ 12

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Mathemat:

重要なのは、ガンマ分布関数が、決定論的な運動破綻を解決する際に、あたかも無から生じるかのように記事に現れていることであり、統計的あるいは実験的な解析の結果ではないことである。ローマン 今のところ、解決に向けたアプローチに共通点は見当たりませんね。

しかし、よく見ると、まだ類似点があります。例えば、Yusufの 記事にもある「distribution」という言葉 です :)


アレクセイ...... もう大丈夫だ......。私は1999年に基礎系の大学を卒業したばかりです。そして、私は、何らかの理由で:-)))、特にそれらを使用してタスク（EAを書く ためのTOR）を策定するとき、私はコードに彼らの解決策を翻訳する際にはるかに同じアプローチを 検討し、そのような すべての曲線状の問題へ...。:-))).

しかし、私はそれを理解するように - 枝のこの 質問について -彼ら（curvulines）の使用とToRはまだ策定されていません？

 

いや、アーティキュレートではないのは確かだ。まだアルファベットを始めたばかり（1年生）なので、ここでは本格的な科学には程遠いのです。

追伸：そして、私は1987年に高等教育を受けましたが、すでに数学以外のことはほとんど忘れてしまいました。

 
Mathemat:

いや、アーティキュレートではないのは確かだ。まだアルファベットを始めたばかり（1年生）なので、ここでは本格的な科学には程遠いのです。

追伸：そして、私は1987年に高等教育を受けましたが、すでに数学以外のことはほとんど忘れてしまいました。


なるほど。
 
Mathemat:.....そして、私は1987年に高等教育を受けましたが、数学以外はほとんど忘れてしまいました。
...と、それ以来ずっと調子がいい（c）。
 
Mathemat:

素晴らしい。Statistica パッケージは、データマイニングを行うための唯一のソースです。したがって、TIは使用を禁じられるべきである。そして、自分の脳も禁止してください。Statisticaがあれば、脳はもう必要ありませんから。


ちなみに私は、STATISTICSだけでなく、教科書についても言及しています。歪曲して理解できないふりをしないこと。

教科書に記載されている既存の用語や概念を厳格に尊重しなければ、新しい知識を得ることはできない。

TIから概念を取ってきてデータマイニングと呼ぶのは無理があります。必要なのです。

私たちが取るべきものを明確にする

新天地への移行の可能性を正当化する

での結果の価値を、この新しい根拠に基づいて証明する。

HideYourRichessは 1日前から最初のポイントについて質問していますが、最後のポイントについては、理解できる回答が見当たりません。

指数に依存性があることはニュースではなく、メモリがあることもニュースではなく、それを特定し、分析や予測に利用するための計量経済学という 学問があるのです。そして、どんな発見があったのでしょうか？このような記事は、ただ座って学べばよい、そして知っているならばその知識を公表すればよい、他の既知の確立された概念の中で使用されている概念の位置を定義することに最初に失敗した、お粗末な記事です。

 
faa1947:

ちなみに、統計学だけでなく、教科書にも言及している。物事を捻じ曲げて理解できないふりをする必要はない。

教科書に記載されている既存の用語や概念を厳格に尊重しなければ、新しい知識を得ることはできない。

TIから概念を取り出してデータマイニングと呼ぶことはできません。必要なのです。

私たちが取るべきものを明確にする

新天地への移行の可能性を正当化する

と、この新しい境地の観点から、結果の価値を証明することです。

HideYourRichessは 最初のポイントには何日も前から疑問を呈しており、最後のポイントには首尾一貫した回答が見当たりません。

指数に依存性があることはニュースではない、メモリがあることはニュースではない、それらを検出し、分析や予測に使用するため - エコノメトリックスと呼ばれる全体の科学である。そして、どんな発見があったのでしょうか？この記事は、他の既知の概念の中で使用されている概念の位置を定義していないお粗末なもので、あなたはただ座って学ぶ必要があり、もしあなたが知っているなら、その知識を公表してください。





ここに根拠はない。その方法は極めて抽象的である。簡単に言えば、離散化された実物商品のリターンの系列は、同様に離散化されたランダムウォークの系列よりも圧縮（アーカイブ）されやすいということです。 なぜかは別問題として))
 
Avals:

ここには地面がない。その方法は非常に抽象的である。簡単に言えば、離散化された実物商品のリターンの系列は、同様に離散化されたランダムウォークの系列よりも圧縮（アーカイブ）されやすいということです。なぜかは別問題として))

だから、分位数でデータ置換を操作すると、アルファベットが短くなる......（と同時に、音の可能性のフィールドが拡大する）んです。

平均的な "耳 "に損失を与えないように。

;)

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5桁から 3桁になるとかっこいいですね。

 
faa1947: TIから概念を取ってきてデータマイニングと呼ぶのは無理があります。必要なのです。

取捨選択

新天地への移管を正当化する

と、その新しい根拠での結果の価値を正当化する。

反論はしない、すべて納得できる。まず、ポイント1から。

1.「 まずセルタスク、次にインディビジュアライズタスク。

整数Lagを固定する。これは、「バー間の距離」、すなわちMT4の所定の時間枠におけるそれらのインデックスの差のモジュラスになります。

目的：次の2つの確率変数の間に統計的関係があるかどうかを調べる：1）インデックスshを持つ「マスター」バーのリターン、2）インデックスsh+Lagを持つ「スレーブ」バーのリターン。

これは、「棒と棒の間の距離がLagに等しいすべてのペア」を取るものです。究極の精度を実現。

faa1947 : HideYourRichessは、最初の点については何日も前から疑問を呈していますが、最後の点については理解できる答えが見当たりませんね。

どこを、何を疑うのか。まず、1点目をどうにかしよう。そうしたら、2つ目のポイントに進みましょう。

 
Mathemat:


Lag全体を修理します。これは、「バー間距離」、すなわちMT4における所定の時間枠での両者のインデックスの差のモジュラスになります。


タスクが変更されました。

o)

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タイムフレームバーの慣用性と安定した特性、つまりopenとcloseは特性ではないので、残るはHとLである。

何を比較するのか？まだ誰も平均値や鉄棒のけいれんを出していない...。

シャーマニズム...

 

もう一度、有名なExcelのスプレッドシートをここに掲載することを提案します。さもなければ、有名なユニバーサルのリメイクとして...など、数式は、まだ見当たりません。

類似性のラグが良い。類似性という基準は......私たちもまだ見ていないんです。

それで、何の議論をしているのですか？

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