Работая с научными публикациями, сталкиваюсь с различными показателями ошибок прогнозирования временных рядов . Среди всех встречающихся оценок ошибки прогнозирования стоит отметить две, которые в настоящее время, являются самыми популярными: MAE и MAPE . Пусть ошибка есть разность: , где Z(t) – фактическое значение временного ряда, а –...
В статье "Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания" [1] были кратко представлены модели экспоненциального сглаживания, продемонстрирован один из возможных подходов к оптимизации параметров моделей и в конечном итоге создан индикатор, производящий прогнозирование на основе модели линейного тренда с демпфированием...
また、ArrayMaximumとArrayMinimumは何が嫌いなのでしょうか？なぜループで書く必要があったのですか？
この質問を予想していました ))
自分で関数を書いて、その仕組みを理解することにしました。
そして、いつでもタスクに合わせて調整することができるのです。
また、これらのMql関数は、見つかった要素のインデックスを返し、値を返しません。
価値観の定義で余計な踊りは不要だと考えています。
この質問を予想していました ))
自分で関数を書いて、その仕組みを理解することにしました。
そして、いつでもタスクに合わせて調整することができるのです。
また、これらのMql関数は、見つかった要素のインデックスを返し、値を返しません。
価値観の定義でさらに踊らされるのは不要だと思います。
これは、自分でMTを書くことに遠く及ばない。
ps; そして、インデックスから値を見つけることが「ダンス」であると考えるのは間違っています。配列の 見つけた要素のインデックスがあれば、必要に応じてバーのインデックスに簡単に渡すことができますが、インデックスを値で見つけるのは、まさにタンバリンダンスです。でも、あなたが一番よく分かっているはずです。ただ、無駄に自分や自分の手工芸品を宣伝しようとしているだけだ。自分でMTを書くほど遠回りなことではありません。
ps; そして、インデックスで値を見つけることが「踊る」ことだと勘違いしています。配列の 見つかった要素のインデックスがあれば、必要に応じてバーのインデックスに簡単に渡すことができますが、インデックスを値で検索するのは、まさにタンバリンダンスです。でも、あなたが一番よく分かっているはずです。ただ、無駄に自分や自分の手工芸品を宣伝しようとしているだけだ。何のための広告か？何かあれば...。
価値観が必要なので、それを汲み取って課題として作ったのです。
無意味に行われているかどうかは関係ない。
皆さん、こんばんは。)))
ドミトリー、あなたの評価システムは理解できるが、あなた自身が理解して書いている「平均値だけでは不十分で、大きな異常値を回避する能力も 必要」というスプレッドが考慮されていないのだ。"
ラマンさん、あなたの問題に対するアプローチは、私個人としてはよくわからないのですが......。そして、理解できなければ、かなり懐疑的な態度になります )))
さて、掘り起こした内容です。
いや、明日だ。疲れた ......)))
皆さん、こんばんは。)))
ディミトリ あなたの評価システムは理解できますが、あなた自身が気づいて書いている「平均値だけでは不十分で、大きな外れ 値がないことも必要」という広がりが考慮されていないのです。"
ラマンさん、あなたの問題に対するアプローチは、私個人としてはよくわからないのですが......。そして、理解できなければ、かなり懐疑的な態度になります )))
さて、掘り起こした内容です。
いや、明日だ。疲れた ......)))
まあ、わからないなら文献を読 めばいいんですけどね
誤差がパーセントで表現されているので、MAPEでもいいんじゃないでしょうか。
1ページ目の関数をいじれば、MAPEになります。
それで...
本を読んで考えた結果、4つのことに興味を持てばいいと思ったんです。
与えられたデータによると、これらの値は次のようになる。
質問：もうこのデータはどうまとめればいいのでしょうか？私はこのように考えてきました。
第一の選択肢
標準偏差-中央値＋尖度
標準誤差で割った値
第二の選択肢
平均誤差/標準誤差 - 平均誤差/メディアン + 平均誤差/エックスセス
標準誤差で割った値
これについてはどう思われますか？
セルゲイ、オフトピックだったらごめんね、あなたのやっていることがよくわからなくて。でも、最後の投稿については、何か役に立つことがあるかもしれませんね。
2つの数字を、例えばその差や商に置き換えようとすると、何らかの情報が失われてしまうのだ。だから、「オールグリット」という指標に数学的な演算をする必要性がよくわからないんです。2人1組で比較するとよいでしょう。
記述統計の異なる尺度の間には、いくつかのつながりがある。平均値が中央値とほぼ等しい場合、中央値は外れ値に強いのに対し、平均値はそうではないので、サンプルに外れ値がないことを意味します。最頻値が平均値から離れている場合、分布密度が非対称であることを意味します。それから、もういくつかあります。
セルゲイ、オフトピックだったらごめんね、あなたのやっていることがよくわからなくて。でも、最後の投稿については、何か役に立つことがあるかもしれませんね。
2つの数値を、例えばその差や商に置き換えようとすると、何らかの情報が失われてしまう。だから、「ホールグルト」の数字に数学的な演算をする必要性がよくわからないのです。2人1組で比較するとよいでしょう。
記述統計の異なる尺度の間には、いくつかのつながりがある。平均値が中央値とほぼ等しい場合、中央値は外れ値に強いのに対し、平均 値はそうではないので、サンプルに外れ値がないことを意味します。最頻値が平均値から離れている場合、分布密度が非対称であることを意味します。もあるんですよ。
その逆だけです。
ただ、その逆もあります。