サンクトペテルブルク現象。確率論のパラドックス。 - ページ 14

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Yuriy Asaulenko:

拝見させていただきました。パソコンからファイルをダウンロードすることもできなかった)

実は、JupiterはAnacondaにも入っているのですが、開発環境という意味ではspyderの方が面白いし、機能も充実しています。

すべてのファイルはgoogleドライブにあるので、あなたのパソコンにはこれらのカカはありません。

まず仮想マシンに 接続して、それから起動する必要がありますね。

本当に必要ないんです。

 
Novaja:

教えてください))

わからない）モンテカルロ法による近似で構築できることは明らかです。多くのSBの断片を生成し、そのそれぞれについてハーストを計算する必要があります - あなたは、それがどのように良いかは明らかではありませんが、いくつかの近似値を構築する可能性を与える、大きなサンプルを得る。

そのため、統計学者（科学者）は帰無仮説（この場合、価格-SB実現）に対する分布が解析的に分かっている統計量（サンプリング関数）を好んで使用するのである。

 
Yuriy Asaulenko:

説明から判断すると、Pythonだけでなく、たくさんのものがあります。

ここでの疑問は...のようなものがあるのでしょうか？しかし、具体的に何が必要なのでしょうか？何が足りないのか？どこか異国のものから選ぶのではなく、ここから選ぶ。

サンクトペテルブルグ現象について論じているわけではないので、オフトピックであることは承知しています。

Pythonではなく、Python...。これが問題なんです...それとも、論文ではなく、自分たちが何を望んでいるのか理解していないだけなのか？

まず-目標。

その先は......目標。

次にツールキット。

やめてくれ...？

 
Aleksey Nikolayev:

わからない）モンテカルロ法で近似できることは明らかである。非常に多くのSBの断片を生成し、それぞれについてハーストを計算する必要があります。大きなサンプルが得られるので、ある近似値を構築するチャンスがありますが、それについて、どの程度優れているかは明らかではありません。

そのため、統計学者（科学者）は帰無仮説（この場合、価格-SB実現）に対する分布が解析的に分かっている統計量（サンプリング関数）を好んで使用するのである。

ハーストは私のものではなく、Hボラティリティのあるパストゥホフに近いものです。

 
Yuriy Asaulenko:

まとめて言うと......全然そんなことないんですよ（笑)。

実はそうなんです。Rでいくつかの図を描くのに問題があって、SageMathをあきらめたんです。まさにそのために考案されたものではありますが。

 
Novaja:

強大な束はどうする？

強者揃いだ。(с)

 
Алексей Тарабанов:

サンクトペテルブルグ現象について論じているわけではないので、オフトピックであることは承知しています。

Pythonではなく、Python...。これが問題なんです...それとも、論文ではなく、自分たちが何を望んでいるのか理解していないだけなのか？

まず-目標。

その先は......目標。

次にツールキット。

やめてくれ...？

そうですね、目標は......苦しいですね、あとは全部、いや、こうあるべきなのかもしれません、ツールキットは手元にあるべきで、それを見るのはいいんですが......。拾えないよ、ピンセットがないんだから。

 
Novaja:

そう、ターゲットはスプリンター、あとは全部、いや、こうでなくっちゃ、道具立ては手元にないと、見ていても、でも...。拾えないよ、ピンセットがないんだから。

でも、ドライバーがあるんです。

 
Novaja:

そう、ターゲットはスプリンター、あとは全部、いや、こうでなくっちゃ、道具立ては手元にないと、見ていても、でも...。拾えないよ、ピンセットがないんだから。

では、本当に必要なのはピンセットではなく、ドライバーなのかもしれませんね？私は一般的にハンマーを好みます。あらゆるものを素早く叩き出すことができます。ピンセットでは取り出せない)

物理学者は一般的に、まず小さく砕いてから解析することを好む。ブルドーザーの質量まで粒子を加速させると、ボールがいろいろな方向に飛び散るんです。それを研究しているのです。

 
Алексей Тарабанов:

でも、ドライバーがあるんです。

それは喜ばしいことです。

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