대부분의 환전소와 투기꾼을 위한 가상의 매우 먼 주제부터 시작하겠습니다. 공장이 있고 일부 부품이 켜져 있고 이 공장에서 이러한 부품의 품질 관리가 있습니다. 이 제어는 이미 가공된 부품의 일부 매개변수가 측정된다는 사실로 구성됩니다. 따라서 공정이 주어진 조건 하에 있고 기술이 준수되는 한 품질 관리는 허용 오차 내에서 모든 것이 정상임을 보여주지만 공정을 위반하는 즉시 결과에 반영됩니다. 작업은 간단하며 일부 공식 기호에 따라 프로세스에서 위반을 식별합니다. 이것은 작업의 첫 번째 부분이고 작업의 두 번째 부분은 위반을 "적시에" 감지하는 것입니다. 수학 통계에는 특정 한계 내에서 이러한 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
더 광범위하게는 확률적 과정의 무질서 문제. Kolmogorov와 Shiryaev도 지난 세기에 그것에 종사했습니다. 특정 확률적 프로세스가 있다고 가정하면 몇 가지 특성이 있습니다(허스트를 포함하여 취향에 따른 평균, 분산 등이 될 수 있음). 어떤 일이 일어나면 확률적 과정은 그 특성을 변화시킵니다. 즉, 잘못됩니다. 사실 자체의 정의와 불일치의 순간이 불일치 문제의 해결책입니다. 한때 그 임무는 간섭을 배경으로 표적을 찾고 표적을 추적하자는 것이었다. 이 문제는 적응형 최적 필터를 구성하는 문제와 관련이 있습니다. 글쎄, 등등.
내가 이해하는 바와 같이, 이 스레드를 읽은 후, 여러분 모두는 정확히 이것을 끝까지 하고 있습니다. 더 정확하게는 일련의 가격 형태로 구현하는 과정에서 "정상" 섹션을 찾고 회귀(선형이든 아니든 상관없이)로 설명합니다. 암묵적으로 그러한 "정지된" 영역이 존재한다고 가정합니다. 내가 이해하는 한, Hurst에 따라 또는 통계적 중요성의 "파괴"에 따라 "정상성" 섹션에서 변화의 순간을 결정하도록 제안되었습니다 ...
내가 이해하는 바와 같이, 이 스레드를 읽은 후, 여러분 모두는 정확히 이것을 끝까지 하고 있습니다. 일련의 가격에서 "정상" 프로세스를 찾고 회귀(선형 또는 기타)로 설명합니다. 암묵적으로 그러한 "정지된" 영역이 존재한다고 가정합니다. 내가 이해하는 한, Hurst에 따라 또는 통계적 중요성의 "파괴"에 따라 "정상성" 섹션에서 변화의 순간을 결정하도록 제안되었습니다 ...
우리는 이것을 하고 있지 않습니다(내가 그렇게 말할 수 있다면 지점에 "forex 무술 학교"가 몇 개 있습니다:o). 적어도 저에게는 모든 것이 다소 복잡합니다.
내 생각에 선형 회귀 또는 이와 유사한 것은 추세를 그대로 설명하지 않습니다. 판독값 사이의 "연결 강도"는 어떤 식으로든 평가되지 않고 "분석 기능이 NDT 방법을 사용하여 초기 데이터에 맞습니다." 물론 결정 계수와 같은 기준이 있습니다. 이 기준으로 함수가 얼마나 "적합"하는지, 즉 초기 데이터가 선택한 모델에 의해 "설명"되는 정도만 평가할 수 있습니다. . 채널(그리고 논의된 전략 수정에서 기초)은 종종 LR과 비교되는데, 제 생각에는 이것이 매우 정확하지 않습니다. 그래서 저는 대안적 접근 방식을 사용하면서 견해와 경험을 교환하기로 결정했습니다.
내가 이해하는 바와 같이, 이 스레드를 읽은 후, 여러분 모두는 정확히 이것을 끝까지 하고 있습니다. 일련의 가격에서 "정상" 프로세스를 찾고 회귀(선형 또는 기타)로 설명합니다. 암묵적으로 그러한 "정상성" 영역이 존재한다는 사실로부터 진행하십시오. 내가 이해하는 한, Hurst에 따라 또는 통계적 중요성의 "파괴"에 따라 "정상성" 섹션에서 변화의 순간을 결정하도록 제안되었습니다 ...
예, 주제에 매우 가깝습니다. 그건 그렇고, 이것이 출발점이 될 수 있습니다. 추세로 시작하지 말고 고정 시리즈로 시작하십시오. 내가 이해하는 한 계열의 정상성의 기준은 아주 확실한 것입니다. 그리고 추세는 고정성 밖에 있습니다. 따라서 추세가 존재하기 위한 필요(충분하지 않은) 조건은 가격 계열에 대한 고정 조건이 충족되지 않는 것일 수 있습니다.
고정 시리즈 란 무엇입니까? 이 상황에서 가장 적절한 정상성 기준은 무엇입니까?
아마도 일반적으로 시장 역학의 그림은 일시적인 "정상"및 일시적인 "추세"섹션으로 표시되며 일시적인 프로세스 섹션으로 상호 연결됩니다. 이 경우 문제의 공식화는 이러한 영역의 경계와 이러한 경계를 결정하는 가장 적절한 매개변수를 결정하는 것으로 축소됩니다. 즉, 일반적으로 불화 및 품질 관리입니다. :-))
2 그란
Yurixx, 모든 것이 매우 간단합니다. 현재 카운트에서 예를 들어 +1 이상의 단계로 샘플을 채취하고 통계 및 기준을 분석합니다. 몇 가지 옵션이 있을 수 있습니다. 첫 번째 반복 후에 추세를 찾을 수 있으며 추세가 사라지거나 추세가 발견되지 않는 지점을 찾아야 합니다. 두 번째 경우에는 화를 내지 말고 발견 및 식별의 순간까지 역사에 계속 기록되어야 합니다.
죄송합니다, Sergey. 그러나 이것은 나에게 아무 것도 설명하지 않습니다. "분석된 통계 및 기준"이란 무엇입니까? "추세 발견", "추세 사라짐", "추세를 찾을 수 없음"이란 무엇입니까? 이 모든 것이 당신이 준 공식으로 얻은 숫자와 어떤 관련이 있습니까? 0 을 통한 전환의 의미는 무엇입니까?
...우리는 이것을 하고 있지 않습니다(내가 말할 수 있다면 지점에 "forex 무술 학교"가 몇 개 있습니다. o). 적어도 저에게는 모든 것이 다소 복잡합니다.
이것은 특히 원래 설정된 주제와 토론의 완전한 불일치를 고려할 때 두드러집니다.
07.01.07 18:31
내 생각에 선형 회귀 또는 이와 유사한 것은 추세를 그대로 설명하지 않습니다. 판독값 사이의 "연결 강도"는 어떤 식으로든 평가되지 않고 "분석 기능이 NDT 방법을 사용하여 초기 데이터에 맞습니다." 물론 결정 계수와 같은 기준이 있습니다. 이 기준으로 함수가 얼마나 "적합"하는지, 즉 초기 데이터가 선택한 모델에 의해 "설명"되는 정도만 평가할 수 있습니다. . 채널(그리고 논의된 전략 수정에서 기초)은 종종 LR과 비교되는데, 제 생각에는 이것이 매우 정확하지 않습니다. 그래서 저는 대안적 접근 방식을 사용하면서 견해와 경험을 교환하기로 결정했습니다.
그는 단지 지금까지 논의된 것보다 더 광범위하게 문제를 보도록 제안했고, 유사한 문제가 이미 해결되었으며 정확히 어떻게 볼 가치가 있을 수 있다고 말했습니다. 나는 결코 내 관점을 강요하지 않습니다.
결국 채널이란 무엇입니까? 계열 값에서 해당 LR 값을 빼면 소위 "잔차"가 생깁니다. "잔여물"의 분석은 오랫동안 잘 발달된 것입니다. 이 시간. 둘째, 누군가가 이미 언급했지만 참석한 사람 중 누구도 LR이 프로세스를 적절하게 설명하는 경우 이러한 "잔여물"이 정규 분포를 가져야 한다는 점에 많은 관심을 기울이지 않았습니다. 또한 분포의 정규성을 위반하는 즉시 동일한 과정을 위반했다고 가정할 수 있다는 의견이 있습니다. 등…
유리크스 07.01.07 18:35
예, 주제에 매우 가깝습니다. 그건 그렇고, 이것이 출발점이 될 수 있습니다. 추세로 시작하지 말고 고정 시리즈로 시작하십시오. 내가 이해하는 한 계열의 정상성의 기준은 아주 확실한 것입니다. 그리고 추세는 고정성 밖에 있습니다. 따라서 추세가 존재하기 위한 필요(충분하지 않은) 조건은 가격 계열에 대한 고정 조건이 충족되지 않는 것일 수 있습니다.
고정 시리즈 란 무엇입니까? 이 상황에서 가장 적절한 고정성 기준은 무엇입니까?
아마도 일반적으로 시장 역학의 그림은 일시적인 "정상"및 일시적인 "추세"섹션으로 표시되며 일시적인 프로세스 섹션으로 상호 연결됩니다. 이 경우 문제의 공식화는 이러한 영역의 경계와 이러한 경계를 결정하는 가장 적절한 매개변수를 결정하는 것으로 축소됩니다. 즉, 일반적으로 불화 및 품질 관리입니다. :-))
고정성은 사실 매우 모호한 것입니다. 트렌드의 개념과 마찬가지로 이러한 개념은 동전의 양면이기 때문입니다.
유리크스 죄송합니다, Sergey. 그러나 이것은 나에게 아무 것도 설명하지 않습니다. "분석된 통계 및 기준"이란 무엇입니까? "추세 발견", "추세 사라짐", "추세를 찾을 수 없음"이란 무엇입니까? 이 모든 것이 당신이 준 공식으로 얻은 숫자와 어떤 관련이 있습니까? 0 을 통한 전환의 의미는 무엇입니까?
유리야, 이건 추세를 감지하는 기준 중 하나일 뿐이야. 나는 이것이 최고의 기준이자 가장 신뢰할 수 있는 기준이라고 전혀 주장하지 않으며 자기 상관을 포함하여 이 분야에서 지속적으로 연구를 계속하고 있습니다. 나는 그것을 생각해 내지 않았으며, 이 경우에는 Woodyer, Woodward, Gielchrist 동지들의 규칙에 따라 "연주"합니다. 임의성은 없지만 규칙을 엄격하게 준수합니다.
이 특정 샘플의 경우: n=1000
통계(영교차의 수) R(1000)=0
이것은 단지 매개 변수이며, 그 값은 기준에 따라 추세의 존재 여부를 결정합니다. 자기 상관의 경우 통계는 다른 것, 아마도 자기 상관 자체일 수 있습니다. 제로 크로싱의 수는 데이터 연결성의 척도입니다.
추신: 교차 0의 "물리성"을 느끼려면 45도에서 직선을 그리거나 손으로 사인 곡선을 그리고 전환 수를 계산하여 함수 V의 형태를 추정할 수 있습니다.
통계 기준
신뢰 수준 alpha=0.95를 선택합니다. n=1000 및 alpha=0.95에 대한 임계값:
R1(0.95, 1000)=6 R2(0.95, 1000)=83
기준 자체: 조건 R1<R<R2가 충족되지 않음
결론 샘플에 추세가 포함되어 있습니다. 모두. 임의성이 없고 모든 것이 규칙에 따릅니다.
사용하는 방법 간단히 말해서 현재 막대를 수정하고 1단계(또는 다른 단계)에서 샘플을 가져옵니다. {100: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음" {101: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음" {102: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음" {103: 0} R1(n,알파)<R(n)<R2(n,알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음" {104: 0} R1(n,알파)<R(n)<R2(n,알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음" … {막대: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
(1) 추세는 {100:0}에서 바로 찾을 수 있으므로 시작점을 찾아야 합니다. (2) 첫 번째 샘플에는 추세가 없을 수 있으며 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있을 수 있습니다. 2.1 추세 검색을 중단 하고 새로운 막대 가 도착할 때까지 기다리십시오. 2.2 추세가 있을 수 있지만 "고차" 추세라고 가정하고 검색을 계속합니다.
... 더 많은 옵션을 찾을 수 있습니다.
이전에 인용한 더 복잡한 경우, 통계 R이 임계 경계 중 하나에 있지만 한 번의 전환으로 부족한 경우입니다. 내 생각에는 ... 어떻게해야합니까?
북풍 그는 단지 지금까지 논의된 것보다 더 광범위하게 문제를 보도록 제안했고, 유사한 문제가 이미 해결되었으며 정확히 어떻게 볼 가치가 있을 수 있다고 말했습니다. 나는 결코 내 관점을 강요하지 않습니다.
Latitude는 모든 사업을 중단시킬 수 있으며 매우 위험합니다. 예를 들어 공장에서처럼 품질 관리를 도입하자고 제안하셨습니다. 저는 IT와 직종으로 관련되어 있고 공장에서 구현하기 가장 어려운 모듈은 품질관리라고 자신있게 말할 수 있습니다. 그러나 이것은 서정적 탈선입니다.
Северный Ветер Всего лишь навсего предложил посмотреть на проблему шире, чем она обсуждалась до сих пор, и всего лишь сообщил, что подобная задача уже решалась, и может быть стоит посмотреть как именно. Ни в коем случае не навязываю свою точку зрения.
07.01.07 19:31
Latitude는 모든 사업을 중단시킬 수 있으며 매우 위험합니다. 예를 들어 공장에서처럼 품질 관리를 도입하자고 제안하셨습니다. 저는 IT와 직종으로 관련되어 있고 공장에서 구현하기 가장 어려운 모듈은 품질관리라고 자신있게 말할 수 있습니다. 그러나 이것은 서정적 탈선입니다.
문제가 해결된 링크를 제공하는 것이 좋으며 나열한 문제에서 무엇을 해결했습니까?
당신은 나를 오해했다. 내가 말하려고 했던 것은 이 지점에서 해결된 문제가 어떻게 든 품질 관리 문제와 유사하며, 차례로 장애 문제에서 공식화된 더 "수학적"이라는 것입니다. 흥미로운 점이 있지만 품질 관리를 조직하는 과정에 대해 이야기하지 않습니다. 그것은 확률적 프로세스의 위반을 결정하는 바로 그 작업에 관한 것이었습니다(이상하게도, 그러나 예를 들어, 생산 부품의 크기는 확률적 프로세스이고 "메모리"도 마찬가지입니다). 관례를 버리면 가격 변경 일정(기본 시장 프로세스)이 품질 관리(읽기, 생산 공정 관리)와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다.
주요 용어에 대한 가장 간결하고 방대한 설명은 웹사이트의 Statistica 프로그램에 대한 수학 통계에 대한 전자 참고서에 러시아어로 나와 있습니다.
그리고 그건 그렇고, 가사에 대한 여백이 있기 때문에. 성공적인 거래는 공장에서 품질 관리를 조직하는 것만큼 쉽습니다.
추가할 수 있는 유일한 것은 누군가가 "공식적인 수학" 경로를 통과하기로 결정한 경우 시계열 분석에 적용되지 않는다는 것입니다. 그러면 AMBUSH가 ARIMA 및 기타 형태로 그를 기다리고 있을 것입니다. 매우 근거가 있는 방법이지만 불행히도 (내 개인적인 의견) 시장에서 작동하지 않습니다. 분명히, 시계열 분석은 복잡한 수학에도 불구하고 세 가지 간단한 것으로 구성됩니다. 가격 시리즈가 시계열(엄격하게 정의된 시간 간격으로 값이 도달하는 시리즈이지만 이것은 사실이 아닙니다. 오히려 확률적 샘플이 있는 시리즈에 대해 이야기해야 함)이라고 가정합니다. 두 번째는 시리즈가 어떤 의미에서 고정적이며 추세가 있다는 것입니다. 셋째, 계열은 계절적, 순환적 구성요소와 잡음을 갖는다.
대부분의 환전소와 투기꾼을 위한 가상의 매우 먼 주제부터 시작하겠습니다. 공장이 있고 일부 부품이 켜져 있고 이 공장에서 이러한 부품의 품질 관리가 있습니다. 이 제어는 이미 가공된 부품의 일부 매개변수가 측정된다는 사실로 구성됩니다. 따라서 공정이 주어진 조건 하에 있고 기술이 준수되는 한 품질 관리는 허용 오차 내에서 모든 것이 정상임을 보여주지만 공정을 위반하는 즉시 결과에 반영됩니다. 작업은 간단하며 일부 공식 기호에 따라 프로세스에서 위반을 식별합니다. 이것은 작업의 첫 번째 부분이고 작업의 두 번째 부분은 위반을 "적시에" 감지하는 것입니다. 수학 통계에는 특정 한계 내에서 이러한 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
더 광범위하게는 확률적 과정의 무질서 문제. Kolmogorov와 Shiryaev도 지난 세기에 그것에 종사했습니다. 특정 확률적 프로세스가 있다고 가정하면 몇 가지 특성이 있습니다(허스트를 포함하여 취향에 따른 평균, 분산 등이 될 수 있음). 어떤 일이 일어나면 확률적 과정은 그 특성을 변화시킵니다. 즉, 잘못됩니다. 사실 자체의 정의와 불일치의 순간이 불일치 문제의 해결책입니다. 한때 그 임무는 간섭을 배경으로 표적을 찾고 표적을 추적하자는 것이었다. 이 문제는 적응형 최적 필터를 구성하는 문제와 관련이 있습니다. 글쎄, 등등.
내가 이해하는 바와 같이, 이 스레드를 읽은 후, 여러분 모두는 정확히 이것을 끝까지 하고 있습니다. 더 정확하게는 일련의 가격 형태로 구현하는 과정에서 "정상" 섹션을 찾고 회귀(선형이든 아니든 상관없이)로 설명합니다. 암묵적으로 그러한 "정지된" 영역이 존재한다고 가정합니다. 내가 이해하는 한, Hurst에 따라 또는 통계적 중요성의 "파괴"에 따라 "정상성" 섹션에서 변화의 순간을 결정하도록 제안되었습니다 ...
공포, 포럼의 엔진이 얼마나 불편한지 ...
내가 이해하는 바와 같이, 이 스레드를 읽은 후, 여러분 모두는 정확히 이것을 끝까지 하고 있습니다. 일련의 가격에서 "정상" 프로세스를 찾고 회귀(선형 또는 기타)로 설명합니다. 암묵적으로 그러한 "정지된" 영역이 존재한다고 가정합니다. 내가 이해하는 한, Hurst에 따라 또는 통계적 중요성의 "파괴"에 따라 "정상성" 섹션에서 변화의 순간을 결정하도록 제안되었습니다 ...
우리는 이것을 하고 있지 않습니다(내가 그렇게 말할 수 있다면 지점에 "forex 무술 학교"가 몇 개 있습니다:o). 적어도 저에게는 모든 것이 다소 복잡합니다.
내 생각에 선형 회귀 또는 이와 유사한 것은 추세를 그대로 설명하지 않습니다. 판독값 사이의 "연결 강도"는 어떤 식으로든 평가되지 않고 "분석 기능이 NDT 방법을 사용하여 초기 데이터에 맞습니다." 물론 결정 계수와 같은 기준이 있습니다. 이 기준으로 함수가 얼마나 "적합"하는지, 즉 초기 데이터가 선택한 모델에 의해 "설명"되는 정도만 평가할 수 있습니다. . 채널(그리고 논의된 전략 수정에서 기초)은 종종 LR과 비교되는데, 제 생각에는 이것이 매우 정확하지 않습니다. 그래서 저는 대안적 접근 방식을 사용하면서 견해와 경험을 교환하기로 결정했습니다.
예, 주제에 매우 가깝습니다.
그건 그렇고, 이것이 출발점이 될 수 있습니다. 추세로 시작하지 말고 고정 시리즈로 시작하십시오. 내가 이해하는 한 계열의 정상성의 기준은 아주 확실한 것입니다. 그리고 추세는 고정성 밖에 있습니다. 따라서 추세가 존재하기 위한 필요(충분하지 않은) 조건은 가격 계열에 대한 고정 조건이 충족되지 않는 것일 수 있습니다.
고정 시리즈 란 무엇입니까? 이 상황에서 가장 적절한 정상성 기준은 무엇입니까?
아마도 일반적으로 시장 역학의 그림은 일시적인 "정상"및 일시적인 "추세"섹션으로 표시되며 일시적인 프로세스 섹션으로 상호 연결됩니다. 이 경우 문제의 공식화는 이러한 영역의 경계와 이러한 경계를 결정하는 가장 적절한 매개변수를 결정하는 것으로 축소됩니다. 즉, 일반적으로 불화 및 품질 관리입니다. :-))
2 그란
죄송합니다, Sergey. 그러나 이것은 나에게 아무 것도 설명하지 않습니다.
"분석된 통계 및 기준"이란 무엇입니까? "추세 발견", "추세 사라짐", "추세를 찾을 수 없음"이란 무엇입니까? 이 모든 것이 당신이 준 공식으로 얻은 숫자와 어떤 관련이 있습니까? 0 을 통한 전환의 의미는 무엇입니까?
...우리는 이것을 하고 있지 않습니다(내가 말할 수 있다면 지점에 "forex 무술 학교"가 몇 개 있습니다. o). 적어도 저에게는 모든 것이 다소 복잡합니다.
이것은 특히 원래 설정된 주제와 토론의 완전한 불일치를 고려할 때 두드러집니다.
내 생각에 선형 회귀 또는 이와 유사한 것은 추세를 그대로 설명하지 않습니다. 판독값 사이의 "연결 강도"는 어떤 식으로든 평가되지 않고 "분석 기능이 NDT 방법을 사용하여 초기 데이터에 맞습니다." 물론 결정 계수와 같은 기준이 있습니다. 이 기준으로 함수가 얼마나 "적합"하는지, 즉 초기 데이터가 선택한 모델에 의해 "설명"되는 정도만 평가할 수 있습니다. . 채널(그리고 논의된 전략 수정에서 기초)은 종종 LR과 비교되는데, 제 생각에는 이것이 매우 정확하지 않습니다. 그래서 저는 대안적 접근 방식을 사용하면서 견해와 경험을 교환하기로 결정했습니다.
그는 단지 지금까지 논의된 것보다 더 광범위하게 문제를 보도록 제안했고, 유사한 문제가 이미 해결되었으며 정확히 어떻게 볼 가치가 있을 수 있다고 말했습니다. 나는 결코 내 관점을 강요하지 않습니다.
결국 채널이란 무엇입니까? 계열 값에서 해당 LR 값을 빼면 소위 "잔차"가 생깁니다. "잔여물"의 분석은 오랫동안 잘 발달된 것입니다. 이 시간. 둘째, 누군가가 이미 언급했지만 참석한 사람 중 누구도 LR이 프로세스를 적절하게 설명하는 경우 이러한 "잔여물"이 정규 분포를 가져야 한다는 점에 많은 관심을 기울이지 않았습니다. 또한 분포의 정규성을 위반하는 즉시 동일한 과정을 위반했다고 가정할 수 있다는 의견이 있습니다. 등…
예, 주제에 매우 가깝습니다.
그건 그렇고, 이것이 출발점이 될 수 있습니다. 추세로 시작하지 말고 고정 시리즈로 시작하십시오. 내가 이해하는 한 계열의 정상성의 기준은 아주 확실한 것입니다. 그리고 추세는 고정성 밖에 있습니다. 따라서 추세가 존재하기 위한 필요(충분하지 않은) 조건은 가격 계열에 대한 고정 조건이 충족되지 않는 것일 수 있습니다.
고정 시리즈 란 무엇입니까? 이 상황에서 가장 적절한 고정성 기준은 무엇입니까?
아마도 일반적으로 시장 역학의 그림은 일시적인 "정상"및 일시적인 "추세"섹션으로 표시되며 일시적인 프로세스 섹션으로 상호 연결됩니다. 이 경우 문제의 공식화는 이러한 영역의 경계와 이러한 경계를 결정하는 가장 적절한 매개변수를 결정하는 것으로 축소됩니다. 즉, 일반적으로 불화 및 품질 관리입니다. :-))
고정성은 사실 매우 모호한 것입니다. 트렌드의 개념과 마찬가지로 이러한 개념은 동전의 양면이기 때문입니다.
"정상성"은 "추세"이며 "위쪽"으로 향하거나 "기울기" 계수가 0인지는 중요하지 않습니다.
유리크스
죄송합니다, Sergey. 그러나 이것은 나에게 아무 것도 설명하지 않습니다.
"분석된 통계 및 기준"이란 무엇입니까? "추세 발견", "추세 사라짐", "추세를 찾을 수 없음"이란 무엇입니까? 이 모든 것이 당신이 준 공식으로 얻은 숫자와 어떤 관련이 있습니까? 0 을 통한 전환의 의미는 무엇입니까?
유리야, 이건 추세를 감지하는 기준 중 하나일 뿐이야. 나는 이것이 최고의 기준이자 가장 신뢰할 수 있는 기준이라고 전혀 주장하지 않으며 자기 상관을 포함하여 이 분야에서 지속적으로 연구를 계속하고 있습니다. 나는 그것을 생각해 내지 않았으며, 이 경우에는 Woodyer, Woodward, Gielchrist 동지들의 규칙에 따라 "연주"합니다. 임의성은 없지만 규칙을 엄격하게 준수합니다.
이 특정 샘플의 경우:
n=1000
통계(영교차의 수)
R(1000)=0
이것은 단지 매개 변수이며, 그 값은 기준에 따라 추세의 존재 여부를 결정합니다. 자기 상관의 경우 통계는 다른 것, 아마도 자기 상관 자체일 수 있습니다. 제로 크로싱의 수는 데이터 연결성의 척도입니다.
추신: 교차 0의 "물리성"을 느끼려면 45도에서 직선을 그리거나 손으로 사인 곡선을 그리고 전환 수를 계산하여 함수 V의 형태를 추정할 수 있습니다.
통계 기준
신뢰 수준 alpha=0.95를 선택합니다.
n=1000 및 alpha=0.95에 대한 임계값:
R1(0.95, 1000)=6
R2(0.95, 1000)=83
기준 자체: 조건 R1<R<R2가 충족되지 않음
결론
샘플에 추세가 포함되어 있습니다. 모두. 임의성이 없고 모든 것이 규칙에 따릅니다.
사용하는 방법
간단히 말해서 현재 막대를 수정하고 1단계(또는 다른 단계)에서 샘플을 가져옵니다.
{100: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
{101: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
{102: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
{103: 0} R1(n,알파)<R(n)<R2(n,알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
{104: 0} R1(n,알파)<R(n)<R2(n,알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
…
{막대: 0} R1(n, 알파)<R(n)<R2(n, 알파)? 예인 경우 "추세 없음", "추세 없음"
(1) 추세는 {100:0}에서 바로 찾을 수 있으므로 시작점을 찾아야 합니다.
(2) 첫 번째 샘플에는 추세가 없을 수 있으며 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있을 수 있습니다.
2.1 추세 검색을 중단 하고 새로운 막대 가 도착할 때까지 기다리십시오.
2.2 추세가 있을 수 있지만 "고차" 추세라고 가정하고 검색을 계속합니다.
... 더 많은 옵션을 찾을 수 있습니다.
이전에 인용한 더 복잡한 경우, 통계 R이 임계 경계 중 하나에 있지만 한 번의 전환으로 부족한 경우입니다. 내 생각에는 ... 어떻게해야합니까?
PS: 유리야, 노력했어, 부족한 어휘를 다 써버렸어... :o)
북풍
그는 단지 지금까지 논의된 것보다 더 광범위하게 문제를 보도록 제안했고, 유사한 문제가 이미 해결되었으며 정확히 어떻게 볼 가치가 있을 수 있다고 말했습니다. 나는 결코 내 관점을 강요하지 않습니다.
Latitude는 모든 사업을 중단시킬 수 있으며 매우 위험합니다. 예를 들어 공장에서처럼 품질 관리를 도입하자고 제안하셨습니다. 저는 IT와 직종으로 관련되어 있고 공장에서 구현하기 가장 어려운 모듈은 품질관리라고 자신있게 말할 수 있습니다. 그러나 이것은 서정적 탈선입니다.
문제가 해결된 링크를 더 잘 제공하고 나열한 문제에서 무엇을 해결했습니까?
Северный Ветер
Всего лишь навсего предложил посмотреть на проблему шире, чем она обсуждалась до сих пор, и всего лишь сообщил, что подобная задача уже решалась, и может быть стоит посмотреть как именно. Ни в коем случае не навязываю свою точку зрения.
07.01.07 19:31
Latitude는 모든 사업을 중단시킬 수 있으며 매우 위험합니다. 예를 들어 공장에서처럼 품질 관리를 도입하자고 제안하셨습니다. 저는 IT와 직종으로 관련되어 있고 공장에서 구현하기 가장 어려운 모듈은 품질관리라고 자신있게 말할 수 있습니다. 그러나 이것은 서정적 탈선입니다.
문제가 해결된 링크를 제공하는 것이 좋으며 나열한 문제에서 무엇을 해결했습니까?
당신은 나를 오해했다. 내가 말하려고 했던 것은 이 지점에서 해결된 문제가 어떻게 든 품질 관리 문제와 유사하며, 차례로 장애 문제에서 공식화된 더 "수학적"이라는 것입니다. 흥미로운 점이 있지만 품질 관리를 조직하는 과정에 대해 이야기하지 않습니다. 그것은 확률적 프로세스의 위반을 결정하는 바로 그 작업에 관한 것이었습니다(이상하게도, 그러나 예를 들어, 생산 부품의 크기는 확률적 프로세스이고 "메모리"도 마찬가지입니다). 관례를 버리면 가격 변경 일정(기본 시장 프로세스)이 품질 관리(읽기, 생산 공정 관리)와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다.
주요 용어에 대한 가장 간결하고 방대한 설명은 웹사이트의 Statistica 프로그램에 대한 수학 통계에 대한 전자 참고서에 러시아어로 나와 있습니다.
그리고 그건 그렇고, 가사에 대한 여백이 있기 때문에. 성공적인 거래는 공장에서 품질 관리를 조직하는 것만큼 쉽습니다.
북풍
날 오해했구나...
아니요, 정확히 이해했습니다. 일종의 농담이었고 "통계" 사이트를 오르락내리락하기도 했습니다. 하지만 모든 농담에는 진실이 있습니다...
추가할 수 있는 유일한 것은 누군가가 "공식적인 수학" 경로를 통과하기로 결정한 경우 시계열 분석에 적용되지 않는다는 것입니다. 그러면 AMBUSH가 ARIMA 및 기타 형태로 그를 기다리고 있을 것입니다. 매우 근거가 있는 방법이지만 불행히도 (내 개인적인 의견) 시장에서 작동하지 않습니다.
분명히, 시계열 분석은 복잡한 수학에도 불구하고 세 가지 간단한 것으로 구성됩니다. 가격 시리즈가 시계열(엄격하게 정의된 시간 간격으로 값이 도달하는 시리즈이지만 이것은 사실이 아닙니다. 오히려 확률적 샘플이 있는 시리즈에 대해 이야기해야 함)이라고 가정합니다. 두 번째는 시리즈가 어떤 의미에서 고정적이며 추세가 있다는 것입니다. 셋째, 계열은 계절적, 순환적 구성요소와 잡음을 갖는다.