RP의 변화 범위는 0(첫 번째 차이의 계열)에서 1(큰 시간 프레임의 선형 추세)까지입니다. 특별한 장소는 임의의 브라운 1차원 운동(MO가 0인 적분 SW)에 의해 점유되고, RH = 1/2이고 시끄러운 사인은 이 동지에게 RH가 부드럽게 진동하기 때문입니다. 노이즈는 작은 시간 프레임에서 큰 역할을 하고, 추세는 이미 큰 시간 프레임에서 볼 수 있습니다.
완전히 진지한 경우 옵션으로 연구 중인 값의 통계적 확산을 고려할 수 있습니다. 큰 시간 프레임에서 연구 중인 시리즈의 판독값 수가 1/TF처럼 떨어지므로 스프레드가 SQRT(TF)처럼 증가하고 첫 번째 차이에 대한 RH가 항상 1/SQRT와 같이 0인 경향이 있는 경우 (n), 마이너스가 취해진 곳을 이해할 수 있습니다.
완전히 진지한 경우 옵션으로 연구 중인 값의 통계적 확산을 고려할 수 있습니다. 큰 시간 프레임에서 연구 중인 시리즈의 판독값 수가 1/TF처럼 떨어지므로 스프레드가 SQRT(TF)처럼 증가하고 첫 번째 차이에 대한 RH가 항상 1/SQRT와 같이 0인 경향이 있는 경우 (n), 마이너스가 취해진 곳을 이해할 수 있습니다.
이쪽에서 자세히 부탁드립니다.
HRP의 의미에 따르면 조건 R < S를 만족하는 단일 샘플이 없어야 합니다.
시각적으로 - Y2의 경우 RH는 0보다 큽니다. 노이즈가 있고 R/S 차트가 30으로 성장해야 합니다. 아마도 수평으로 30 후에
Prival이 구현한 공식에서 RP 는 필수 지표로 간주됩니다. 점 집합을 통해 그린 직선 경사각의 접선을 통해 결정됩니다. 이 세트에는 음의 기울기를 갖는 영역이 있지만 일반적으로(적분) 기울기는 양이며 HX <0인 경우에는 실제로는 될 수 없습니다.
나를 위해 경사각은 인접한 두 점 사이에서 국부적으로 고려되며 더 큰 TF의 장소에서 더 작은 스프레드가 발생합니다. 음, 발생합니다 ... 여기에서 "내"RH가 정직하게 마이너스로 롤백됩니다. . 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 있다면, 물론 이것은 모두 PX 자체를 정의하는 방법에 따라 다릅니다. 이 표시기를 로컬로 표시하는 것이 더 유익한 것 같았습니다.
대체로 이것을 처리해야 합니다. 정의상 RP는 TF가 증가함에 따라 VR 변동성이 증가하는 비율을 나타냅니다. 이 정의를 기반으로 알고리즘을 구축했습니다. 다만, 원작과 일치하지 않거나 어딘가에 따라잡지 못한 것이 분명하다.
추신 그런 다음 기사의 공식( Prival 이 빛난다)에 따르면 합리적인 것을 얻지 못했습니다. 그러므로 나는 거기에서 나오는 표현을 진실로 호소하지 않을 것입니다.
대체로 이것을 처리해야 합니다. 정의에 따르면 RP는 TF가 증가함에 따라 VR의 변동성이 증가하는 비율을 나타냅니다. 이 정의를 바탕으로 알고리즘을 구축했습니다. 다만, 원작과 일치하지 않거나 어딘가에 따라잡지 못한 것이 분명하다.
추신 그런 다음 기사의 공식( Prival 이 빛난다)에 따르면 합리적인 것을 얻지 못했습니다. 그러므로 나는 거기에서 나오는 표현을 진실로 호소하지 않을 것입니다.
또한 올바르게 계산하는 방법에 대한 명확한 옵션이 아직 없습니다. 다른 소스에서 다른 방식으로. 이 기사는 프로그래머가 작성한 것이 아닙니다. 그리고 " TF의 증가와 함께 "에서 벗어나는 것은 혼란 스러울뿐입니다. 이것은 나일강의 수위, 또는 악어의 수의 변화입니다. 그것을 올바르게 계산하는 방법, 우리는 TF가 증가하면 어떻게되는지 생각할 것입니다.
나를 위해 경사각은 인접한 두 점 사이에서 국부적으로 고려되며 더 큰 TF의 장소에서 더 작은 스프레드가 발생합니다. 음, 발생합니다 ... 여기에서 "내"RH가 정직하게 마이너스로 롤백됩니다. . 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 있다면, 물론 이것은 모두 PX 자체를 정의하는 방법에 따라 다릅니다. 이 표시기를 로컬로 표시하는 것이 더 유익한 것 같았습니다.
예, 이제 내 머리에 정리가 시작되는 것 같습니다.
대체로 이것을 처리해야 합니다.
예
정의상 RP는 TF가 증가함에 따라 VR 변동성이 증가하는 비율을 나타냅니다. 이 정의를 바탕으로 알고리즘을 구축했습니다. 다만, 원작과 일치하지 않거나 어딘가에 따라잡지 못한 것이 분명하다.
어쩌면 사소한 일이지만 노이즈가 없는 정현파를 만들고 기사의 그림과 비교하십시오. 일반적으로 우리는 기사의 공식에 점수를 매기고 진실을 위해 사진을 찍습니다.
과학에 관한 모든 것입니다.
RP의 변화 범위는 0(첫 번째 차이의 계열)에서 1(큰 시간 프레임의 선형 추세)까지입니다. 특별한 장소는 임의의 브라운 1차원 운동(MO가 0인 적분 SW)에 의해 점유되고, RH = 1/2이고 시끄러운 사인은 이 동지에게 RH가 부드럽게 진동하기 때문입니다. 노이즈는 작은 시간 프레임에서 큰 역할을 하고, 추세는 이미 큰 시간 프레임에서 볼 수 있습니다.
Y2의 RH는 0 아래로 올라갑니다.
농담, 예를 들면?
완전히 진지한 경우 옵션으로 연구 중인 값의 통계적 확산을 고려할 수 있습니다. 큰 시간 프레임에서 연구 중인 시리즈의 판독값 수가 1/TF처럼 떨어지므로 스프레드가 SQRT(TF)처럼 증가하고 첫 번째 차이에 대한 RH가 항상 1/SQRT와 같이 0인 경향이 있는 경우 (n), 마이너스가 취해진 곳을 이해할 수 있습니다.
농담, 예를 들면?
글쎄, 일반적으로, 아니다.
완전히 진지한 경우 옵션으로 연구 중인 값의 통계적 확산을 고려할 수 있습니다. 큰 시간 프레임에서 연구 중인 시리즈의 판독값 수가 1/TF처럼 떨어지므로 스프레드가 SQRT(TF)처럼 증가하고 첫 번째 차이에 대한 RH가 항상 1/SQRT와 같이 0인 경향이 있는 경우 (n), 마이너스가 취해진 곳을 이해할 수 있습니다.
이쪽에서 자세히 부탁드립니다.
HRP의 의미에 따르면 조건 R < S를 만족하는 단일 샘플이 없어야 합니다.
시각적으로 - Y2의 경우 RH는 0보다 큽니다. 노이즈가 있고 R/S 차트가 30으로 성장해야 합니다. 아마도 수평으로 30 후에
여기에 뭔가가있을 수 있습니다.
Prival이 구현한 공식에서 RP 는 필수 지표로 간주됩니다. 점 집합을 통해 그린 직선 경사각의 접선을 통해 결정됩니다. 이 세트에는 음의 기울기를 갖는 영역이 있지만 일반적으로(적분) 기울기는 양이며 HX <0인 경우에는 실제로는 될 수 없습니다.
나를 위해 경사각은 인접한 두 점 사이에서 국부적으로 고려되며 더 큰 TF의 장소에서 더 작은 스프레드가 발생합니다. 음, 발생합니다 ... 여기에서 "내"RH가 정직하게 마이너스로 롤백됩니다. . 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 있다면, 물론 이것은 모두 PX 자체를 정의하는 방법에 따라 다릅니다. 이 표시기를 로컬로 표시하는 것이 더 유익한 것 같았습니다.
대체로 이것을 처리해야 합니다. 정의상 RP는 TF가 증가함에 따라 VR 변동성이 증가하는 비율을 나타냅니다. 이 정의를 기반으로 알고리즘을 구축했습니다. 다만, 원작과 일치하지 않거나 어딘가에 따라잡지 못한 것이 분명하다.
추신 그런 다음 기사의 공식( Prival 이 빛난다)에 따르면 합리적인 것을 얻지 못했습니다. 그러므로 나는 거기에서 나오는 표현을 진실로 호소하지 않을 것입니다.
나는 또한 음수 값을 가지고 있었는데 어떤 경우인지 기억이 나지 않지만 그랬습니다. 그는 어떻게 든 강하게 점프합니다 (이것은 내가 좋아하는 것이 아닙니다). 당신의 Neutron 과 나의 알고리즘, 두 가지 알고리즘을 비교할 시간이 있을 것입니다.
N과 n에 대한 TheXpert . N을 삽입하면 X(N)은 항상 0이 됩니다. 그러나 나는 무언가가 바로 거기에 있지 않은지 다시 한 번 확인할 것입니다. 바로 이 곳에서 필수가 됩니다.
N과 n에 대한 TheXpert . N을 삽입하면 X(N)은 항상 0이 됩니다. 그러나 나는 무언가가 바로 거기에 있지 않은지 다시 한 번 확인할 것입니다. 바로 이 곳에서 필수가 됩니다.
하, 그것은 실수 일 수 있습니다.
특정 N에 대해 X의 N - 1 값을 얻어야 합니다.
X[i] = 합계(i)(e[i] - M[N]) i = 2..N
__________________________________________
적어도 지금의 형태에서는 n(즉, 모두!) 요소에 대해 N에 대한 MOC의 누적 편차를 계산하는 표현이 확실히 의미가 없습니다!
....
대체로 이것을 처리해야 합니다. 정의에 따르면 RP는 TF가 증가함에 따라 VR의 변동성이 증가하는 비율을 나타냅니다. 이 정의를 바탕으로 알고리즘을 구축했습니다. 다만, 원작과 일치하지 않거나 어딘가에 따라잡지 못한 것이 분명하다.
추신 그런 다음 기사의 공식( Prival 이 빛난다)에 따르면 합리적인 것을 얻지 못했습니다. 그러므로 나는 거기에서 나오는 표현을 진실로 호소하지 않을 것입니다.
또한 올바르게 계산하는 방법에 대한 명확한 옵션이 아직 없습니다. 다른 소스에서 다른 방식으로. 이 기사는 프로그래머가 작성한 것이 아닙니다. 그리고 " TF의 증가와 함께 "에서 벗어나는 것은 혼란 스러울뿐입니다. 이것은 나일강의 수위, 또는 악어의 수의 변화입니다. 그것을 올바르게 계산하는 방법, 우리는 TF가 증가하면 어떻게되는지 생각할 것입니다.
여기에 뭔가가있을 수 있습니다.
나를 위해 경사각은 인접한 두 점 사이에서 국부적으로 고려되며 더 큰 TF의 장소에서 더 작은 스프레드가 발생합니다. 음, 발생합니다 ... 여기에서 "내"RH가 정직하게 마이너스로 롤백됩니다. . 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 있다면, 물론 이것은 모두 PX 자체를 정의하는 방법에 따라 다릅니다. 이 표시기를 로컬로 표시하는 것이 더 유익한 것 같았습니다.
예, 이제 내 머리에 정리가 시작되는 것 같습니다.
대체로 이것을 처리해야 합니다.
예
정의상 RP는 TF가 증가함에 따라 VR 변동성이 증가하는 비율을 나타냅니다. 이 정의를 바탕으로 알고리즘을 구축했습니다. 다만, 원작과 일치하지 않거나 어딘가에 따라잡지 못한 것이 분명하다.
어쩌면 사소한 일이지만 노이즈가 없는 정현파를 만들고 기사의 그림과 비교하십시오. 일반적으로 우리는 기사의 공식에 점수를 매기고 진실을 위해 사진을 찍습니다.
그건 그렇고, 당신의 값을 스크립트 가 생성하는 것과 비교할 수 있습니다
나는 오늘 정말 흥분했다. 계수 아날로그. 허스트는 충분히 국부적으로 계산할 수 있다!!!!!!!!!
이것은 Dubovikov의 "최소 범위 차원 및 프랙탈 시계열 의 로컬 분석"의 작업에서 따릅니다.
나는 오늘 정말 흥분했다. 계수 아날로그. 허스트는 충분히 국부적으로 계산할 수 있다!!!!!!!!!
이것은 Dubovikov의 "최소 범위의 차원 및 프랙탈 시계열의 로컬 분석"의 작업에서 따릅니다.
우리 앞에서 이미 모든 것이 도난당했습니다 . 건배.