理論から実践へ。第2部 - ページ 116

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Roman:

あ、そうか、それなら違うか ))

これが、今作ったMNCです。

なぜ比べる？

は、どこで取引すればいいのかがわかるのでしょうか？:


MNCの見積もりをしてみると、全然そんなことないんですよね ;))))))

エバを買えば下がる！？;)

九官鳥の式

 
Renat Akhtyamov:

ここで、MNCを作ったところです
なぜ比較するのか？
これで、どこで取引すればいいのかがわかりますよね？

この方法をとるなら、指標は必要なく、初期系列に印をつければいい。
なるべく初期系列に適したモデルを作ろうとしているのでは？
だから、オリジナルシリーズとの比較が必要だと提案したんです。
気にしないでください))

 
Roman:

まあ、そういう考え方なら、指標なんていらないから、初期系列に追加 すればいいんだけどね。
初期系列になるべく適したモデルを作ろうとしてるんじゃないのか？
だから、オリジナルシリーズとの比較が必要だと提案したんです。
気にしないでください ))

メイソン、これは欺瞞に次ぐ欺瞞だ。

あばきだす

そうでなければ、欺瞞があると盲目的に信じてしまうでしょう。

;)

 
Renat Akhtyamov:

MNCの気配値でやると全然違う ;))))
エヴァを買って底値になったらラジカル!;)

テヘヘ

それは、同時に何かを販売するために必要なことです

テヘヘ

 
Aleksey Nikolayev:

これは一概にそうとは言えません。引数を並べ替えても変わらない対称的な依存関係がある。さらに、「ある単位がサンプルにちょうど1回だけ現れる」というような、あらゆる種類の依存関係があり得ますが、これは独立したサンプルでは典型的なことではありません。

純粋にサンプルのミキシングについての話です。従属標本と混合標本は同じ平均を持つ。
よし、気にしないで、別の質問を教えてください。正弦波や工場の給料のような二峰性のサンプルがあるとします）この場合、算術平均は何も特徴付けず、「従来の」平均とは一致しません。平均値の適用には、「サンプルが正常でなければならない」というような基準があるのでしょうか。そして、その名称は？
 
secret:
純粋にサンプルミキシングの話です。従属標本と混合標本は同じ平均を持つ。
よし、なんでもいいから、もう一問教えてくれ。正弦波や工場の賃金のような二峰性のサンプルがあるとします）この場合、算術平均は何も特徴付けず、「定義による」平均に対応しません。平均値の適用には、「サンプルが正常でなければならない」というような基準があるのでしょうか。そして、その名称は？

この メモが何か役に立ちますか？

 
secret:
ええ、純粋にサンプルミキシングの話です。Dependentとshuffledは同じ平均値を持つ。

大雑把に言うと、混ぜることで依存性は弱まるが、完全にはなくならない。実は、確率的依存性は、実用上、この定理の最も重要な部分である。MITでエンジニア向けのユーチューブ理論家講座を見ていた時-。

secret:
正弦波や工場の賃金のような二峰性のサンプルがあるとします）この場合、算術平均は全く何も特徴付けない、「定義上」平均に対応しないのです。平均値の適用には、「サンプルが正常でなければならない」というような基準があるのでしょうか。そして、その名称は？

算術平均（定義されている場合）は，正規性の有無にかかわらず使用されます。なぜなら，a）ほとんどすべての非正規分布の算術平均は正規分布に収束し，b）分布のパラメトリックファミリー（非対称なものでも）の「位置」パラメータとして，「形状」「尺度」パラメータとともによく使用されるからです。MOが定義されていない場合は、medianに変更される。

ただ、私が二部作の経験がないだけかもしれませんが......。）

 
Roman:

この ノートは参考になりますか？

なぜ、平均値とMAを一緒にする必要があるのでしょうか？

シグナルは常にせいぜいトレンドの中心にある。

平均化を止める

少なくともAKですべてのデタラメを切り抜けろ。

の方がお得です。

;)))

 
Renat Akhtyamov:


シグナルは常にトレンドの中心にある
ストップアベレージング
少なくともAKと一緒にすべてのデタラメを間引く。

;)))

トレンドの中心では、すでに信号の位置がずれている ))
デタラメに間引きたくない ))
はい、あとモデルでワイパーは使って ませんよ。

平均値を適用する基準はあるのか、という質問に対する答えである。
注釈ではShapiro-Wilk基準について触れているだけです。

 
Aleksey Nikolayev:

大雑把に言うと、混ぜることで中毒性は弱まるが、完全に取り除くことはできない。

ここに数学のスレッドがあれば、そこで雑談するのも面白いかもしれませんね（笑)。
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