Рассмотрены функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а также дискретные биномиальное и отрицательное биномиальные распределения, геометрическое, гипергеометрическое и распределение Пуассона. Есть функции расчета теоретических моментов распределений, которые позволяют оценить степень соответствия реального распределения модельному.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Test_FindOblast'.mq4 | //| Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp. | //| https://www.mql5.com/ru/users/-aleks- | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright"Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp." #property link"https://www.mql5.com/ru/users/-aleks-" #property version"1.00" #property strict //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ voidOnStart() { int massivSize=19; //размер массива double Digit[19]= { 10, 20, 30, 40, 50, 51, 52, 53, 54, 60, 70, 80, 120, 150, 190, 210, 223, 232, 250, 260 }; double summDelta[19-1]; int N=massivSize-1;//Количество оставшихся цифровых значений double avrMass=0;//Среднее значение массива дельт int SizeMass=0;//Узнаем размер массива int SizeMassDigit=0;//Узнаем размер массива
//-Фильтр //1. Суммируем последовательно две дельты и умножаем значение на два for(int i=1;i<massivSize;i++) { summDelta[i-1]=((Digit[i]-Digit[i-1])+(Digit[i+1]-Digit[i]))*2; } for(int i=0;i<massivSize-1;i++) printf("summDelta[%d] = %G",i,summDelta[i]);
//3. Составляем новый числовой ряд, если значение меньше среднего значения //4. Повторяем пункт 2-3 пока числовой ряд не будет меньше половины первоначального ряда for(int Z=0;N>massivSize/2;Z++) { SizeMass=ArraySize(summDelta);//Узнаем размер массива SizeMassDigit=ArraySize(Digit);//Узнаем размер массива avrMass=0; int NOL=0; int CalcZero=0;
//2. Находим среднее значение получившегося числового ряда for(int i=0;i<SizeMass;i++) { if(summDelta[i]!=0)avrMass=avrMass+summDelta[i]; else NOL++; } avrMass=avrMass/(SizeMass-NOL); Print("Среднее значение получившегося числового ряда ",Z,"=",avrMass);
SizeMass=ArraySize(summDelta);//Узнаем размер массива avrMass=iMAOnArray(summDelta,0,SizeMass,0,0,0); Print("Среднее значение получившегося числового ряда=",avrMass);
//-Основной алгоритм //1. Находим разницу между числами - это как раз их близость друг от друга.
//2. Если число меньше среднего значения дельт, получившихся из п.1, то - 1, а если нет - 0.
//3. Если значение из п.2 равно 1, то суммируем значение с предыдущим итогом, если нет - 0.
//4. Находим максимальное значение из пункта 3.
//5. Определяем диапазон - находим значение из пункта 4 и ищем вверх из пункта 3 число с нулевым значением, потом увеличиваем найденное число на единицу. //Таким образом мы получаем диапазон чисел, плотность которых наибольшая по отношению к другим. } //+------------------------------------------------------------------+
ln(a) は、1からaまでの曲線f(x)=1/xの下での面積として定義されます。
役に立ちますか?
ln(a) は、1からaまでの曲線f(x)=1/xの下での面積として定義されます。
役に立ちますか?
どのように役立つのでしょうか?
全部あるんです。
どのような関数で調べることができますか。
1.番号グループの数。
2.各グループの相互の関係における密度。
3.グループの平均的な密度を互いに関連付ける。
4.数値行を埋めているグループの割合。
どのような機能で知ることができるのか
どうだろう。スレッドのタイトルを読みました。
なるほど。どうもスレッドのタイトルが問題の本質を突いていないような気がしてなりません。
フィルター作りは半人前です。コードの改良を目的とした批評は大歓迎です。
//| Test_FindOblast'.mq4 |
//| Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp. |
//| https://www.mql5.com/ru/users/-aleks- |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2017, MetaQuotes Software Corp."
#property link "https://www.mql5.com/ru/users/-aleks-"
#property version "1.00"
#property strict
//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
{
int massivSize=19; //размер массива
double Digit[19]=
{
10,
20,
30,
40,
50,
51,
52,
53,
54,
60,
70,
80,
120,
150,
190,
210,
223,
232,
250,
260
};
double summDelta[19-1];
int N=massivSize-1;//Количество оставшихся цифровых значений
double avrMass=0;//Среднее значение массива дельт
int SizeMass=0;//Узнаем размер массива
int SizeMassDigit=0;//Узнаем размер массива
//-Фильтр
//1. Суммируем последовательно две дельты и умножаем значение на два
for(int i=1;i<massivSize;i++)
{
summDelta[i-1]=((Digit[i]-Digit[i-1])+(Digit[i+1]-Digit[i]))*2;
}
for(int i=0;i<massivSize-1;i++) printf("summDelta[%d] = %G",i,summDelta[i]);
//3. Составляем новый числовой ряд, если значение меньше среднего значения
//4. Повторяем пункт 2-3 пока числовой ряд не будет меньше половины первоначального ряда
for(int Z=0;N>massivSize/2;Z++)
{
SizeMass=ArraySize(summDelta);//Узнаем размер массива
SizeMassDigit=ArraySize(Digit);//Узнаем размер массива
avrMass=0;
int NOL=0;
int CalcZero=0;
//2. Находим среднее значение получившегося числового ряда
for(int i=0;i<SizeMass;i++)
{
if(summDelta[i]!=0)avrMass=avrMass+summDelta[i];
else NOL++;
}
avrMass=avrMass/(SizeMass-NOL);
Print("Среднее значение получившегося числового ряда ",Z,"=",avrMass);
//Обнуляем отфильтрованные значения массива summDelta
for(int i=0;i<SizeMass;i++)
{
if(summDelta[i]>avrMass)
{
summDelta[i]=0;
N--;
}
}
for(int i=0;i<SizeMass;i++) printf("Обнуление summDelta[%d] = %G",i,summDelta[i]);
//Обнуляем отфильтрованные значения массива SizeMassDigit
for(int i=0;i<SizeMassDigit;i++)
{
if(i==0)
{
if(summDelta[i]!=0) Digit[i]=Digit[i];
else Digit[i]=0;
}
if(i==1)
{
if(summDelta[i-1]!=0 || summDelta[i]!=0) Digit[i]=Digit[i];
else Digit[i]=0;
}
if(i>1 && i<SizeMass)
{
if(summDelta[i-2]!=0 || summDelta[i-1]!=0 || summDelta[i]!=0) Digit[i]=Digit[i];
else Digit[i]=0;
}
if(i==SizeMass-1+1) //Предпоследняя ячейка
{
if(summDelta[i-1-1]!=0 || summDelta[i-1-2]!=0) Digit[i]=Digit[i];
else Digit[i]=0;
}
if(i==SizeMass-1+2) //Последняя ячейка
{
if(summDelta[i-1-2]!=0) Digit[i]=Digit[i];
else Digit[i]=0;
}
}
for(int i=0;i<SizeMassDigit;i++) printf("Обнуление Digit[%d] = %G",i,Digit[i]);
}
SizeMass=ArraySize(summDelta);//Узнаем размер массива
SizeMassDigit=ArraySize(Digit);//Узнаем размер массива
avrMass=0;
int NOL=0;
int CalcZero=0;
//Удаление обнуленных данных массива summDelta
for(int i=0;i<SizeMass;i++)
{
if(summDelta[i]!=0)
{
ArrayCopy(summDelta,summDelta,i-CalcZero,i,1);
}
else CalcZero++;
}
//Удаление обнуленных данных массива Digit
CalcZero=0;
for(int i=0;i<SizeMassDigit;i++)
{
if(Digit[i]!=0)
{
ArrayCopy(Digit,Digit,i-CalcZero,i,1);
}
else CalcZero++;
}
for(int i=0;i<SizeMass;i++) printf("До обрезания массива summDelta[%d] = %G",i,summDelta[i]);
for(int i=0;i<SizeMassDigit;i++) printf("До обрезания массива Digit[%d] = %G",i,Digit[i]);
SizeMass=ArraySize(summDelta);//Узнаем размер массива
SizeMassDigit=ArraySize(Digit);//Узнаем размер массива
Print("N=",N);
if(N!=0)
{
ArrayResize(summDelta,N,0);
for(int i=0;i<N;i++) printf("summDelta[%d] = %G",i,summDelta[i]);
ArrayResize(Digit,SizeMassDigit-CalcZero,0);
for(int i=0;i<SizeMassDigit-CalcZero;i++) printf("Digit[%d] = %G",i,Digit[i]);
}
else
{
for(int i=0;i<N;i++) printf("summDelta[%d] = %G",i,summDelta[i]);
for(int i=0;i<SizeMassDigit-CalcZero;i++) printf("Digit[%d] = %G",i,Digit[i]);
return;
}
SizeMass=ArraySize(summDelta);//Узнаем размер массива
avrMass=iMAOnArray(summDelta,0,SizeMass,0,0,0);
Print("Среднее значение получившегося числового ряда=",avrMass);
//-Основной алгоритм
//1. Находим разницу между числами - это как раз их близость друг от друга.
//2. Если число меньше среднего значения дельт, получившихся из п.1, то - 1, а если нет - 0.
//3. Если значение из п.2 равно 1, то суммируем значение с предыдущим итогом, если нет - 0.
//4. Находим максимальное значение из пункта 3.
//5. Определяем диапазон - находим значение из пункта 4 и ищем вверх из пункта 3 число с нулевым значением, потом увеличиваем найденное число на единицу.
//Таким образом мы получаем диапазон чисел, плотность которых наибольшая по отношению к другим.
}
//+------------------------------------------------------------------+
フィルター作りは半人前です。コードの改良のための批評は大歓迎です。
フィルターを作り、その特性を説明する。
コードの品質とフィルターの品質、どちらを批判する?
フィルターを作ったことがあれば、その特徴を教えてください。
コードの品質とフィルターの品質、どちらを批判する?
フィルタの説明はこちらhttps://www.mql5.com/ru/forum/163871/page3#comment_3940913
コードやアイデアを批評してください - このトピックについてコミュニケーションするのは楽しいことです。
フィルタの説明はこちらhttps://www.mql5.com/ru/forum/163871/page3#comment_3940913
コードやアイデアの批評など、どんなコミュニケーションでも構いません。
> 私は、処理前にデータをフィルタリングするために、そのようなアルゴリズムをテストしています。
> 1.2つの差分を順番に合計し、その値を2倍する
> 2. 結果として得られる数値系列の平均値を求めます。
これは子供の遊びです。
ポイント1は、(SMA2)*4です。
point 2 - 「結果としての数値列」の平均値を求めるのですが、その長さは?