누적 합계의 분산이 고려하는 던지기 수에 따라 달라지는 것은 고정적이지 않기 때문입니다. 두 번째 순간은 시간에 따라 다릅니다(이 경우 던지기 횟수). 정상성의 정의는 첫 번째 모멘트와 두 번째 모멘트가 시간에 의존하지 않는다는 것입니다.
따라서 생성 프로세스(이항식)는 던져진 횟수에 관계없이 항상 1과 같은 분산을 갖습니다. 이것은 정지된 과정입니다.
더 나아가면 누적 합계 - 임의 걷기 - 모든 이전 결과를 "기억"하고 메모리가 깁니다. Binomial은 과거 롤에 대해 전혀 기억하지 않습니다. 그의 기억은 너무 짧아서 0입니다.
죄송하지만 "고정 분포"에 대한 개념이 다른 것 같습니다. 시간에 의존하지 않습니다. 즉, 시간에 따라 변하지 않으며 판독 시간 값에 의존하지 않습니다. 이산도가 1인 판독에 대한 동전이 있는 위의 예에서 분산은 시간에 따라 변하지 않습니다. 처음과 천 번을 던진 후에도 일정합니다. 저것들. 증분은 고정 프로세스입니다. 누적 합계는 동일한 고정 급수입니다. 분산을 계산할 수도 있으며 시간이 지나도 변하지 않습니다. 예를 들어 내가 일련의 던지기(예: 100)에 썼던 것처럼 다르게 분할할 수 있지만 모두 동일하지만 증분은 고정 계열(누적 합계도 포함)이 됩니다. 따라서 12페이지 전에 나는 그 과정이 정지하거나 정지하지 않는 것이 아니라 일련의 관찰로 분해된다고 썼습니다.
무한 분산은 실제로 비정상 과정의 속성입니다. 예를 들어, 증분은 가우스에 따라 분포되지 않지만 "뚱뚱한 꼬리"와 몇 가지 다른 차이점이 있습니다. 언뜻 보기에는 차이점이 근본적이지 않지만 특히 위험을 고려하여 상황이 극적으로 변화하고 있습니다.
청년이여, 정중하게 지적한 잘못을 바로잡아 주길 계속 기다렸는데 가렵지도 않고 시정할 생각도 하지 않습니다(sya).
선생님 동지, 간단하게 하세요. 백과사전을 샅샅이 뒤지고, 누군가에게 유죄 판결을 내리기 위해 사진을 게시합니다. 학위가 있는 척하지 않습니다. 할 수 있습니다. 3시그마 분포는 쉽게 얻을 수 있고 두꺼운 꼬리가 너무 많습니다. phobes는 이혼했습니다.이는 확률 변수 Laplace, 그래서 Laplace의 정규 분포를 사용하여 Excel에서 모델링되었습니다.
누적 합계에 무한한 분산이 있고 (합)이 정상적 프로세스가 될 수 없거나 합계가 여전히 정상적이면 분산이 모든 계열 길이에 대해 상수(최종) 값임을 이미 결정했습니다.
나는 아직 "증가"라는 단어를 전혀 사용하지 않을 것을 제안합니다. 우리는 이러한 증분의 합을 추정합니다. random walk, 그리고 그것이 무엇에서 왔는지는 나중에 논의될 것입니다.
고정성에 대한 "귀하의" 정의에 대한 링크를 제공할 수 있습니까? 기억에서가 아니라 괜찮은 출처의 인용문입니다. Wikipedia는 통계에 대한 좋은 소스입니다.
분산, 고정성 등의 개념 행에 대해 정의됩니다. 어떤 라인을 보고 계신가요? 모든 것이 그것에 달려 있습니다.
동전과 그 누적 금액을 가져옵니다. 이것은 행입니다. 이전 값 + 증분과 같습니다. 왜냐하면 증분의 MO가 0이면 시리즈의 다음 구성원의 MO는 이전 값과 같을 것이고 분산은 증분의 분산(1)과 같을 것입니다. 저것. 분산은 변경되지 않으며 MO는 임의 구성 요소를 포함하지 않으며 각 순간에 고유하게 결정됩니다. 우리는 이 초기 시리즈를 가지고 있고 그로부터 다른 시리즈를 만들 수 있습니다. 이 새로운 시리즈는 고정될 것입니다. 그것의 MO는 시리즈의 이전 멤버의 누적 합계의 최종 값과 같을 것이고, 분산도 쉽게 계산됩니다(증가는 정상적으로 분배될 것입니다).
예를 들어 고정된 길이가 아니라 가변적인 것과 같이 원래 시리즈를 다르게 깰 수 있었습니다. 그런 다음 새 시리즈는 고정적이지 않은 것으로 판명되며 분산이 변경됩니다. 그것은 모두 원래 시리즈의 파티션에 달려 있습니다. 예를 들어, 유로 시간(1시간 간격)을 취하면 분포가 정상적이지 않은 또 다른 이산화의 가능성을 배제하지는 않지만 분포는 비정상적입니다. 그리고 반드시 제 시간에 맞춰야 하는 것은 아닙니다.
나는 당신에게 그것이 "세계의 9번째 불가사의"로 남을 것이라고 즉시 당신에게 말했습니다.
당신, 형제, 다시 따라잡지 않았다. 아니면 정말로 내가 당신에게서 무언가가 필요하다고 결정한 건가요? :-)
저는 관심 있는 모든 문제에 대한 확인 또는 반박을 찾는 데 익숙합니다.
그리고 이 경우에, 나는 당신이 당신의 공허한 연설에 대한 영수증을 주기를 원했습니다. 당신이 한 일입니다. 축하합니다.
주식의 시간과 정규 분포의 RNG 및 주식과 같은 표준 편차. 나는 그 차이에 충격을 받았고 모든 것이 즉시 작동을 멈췄습니다.
청년이여, 정중하게 지적한 잘못을 바로잡아 주길 계속 기다렸는데 가렵지도 않고 시정할 생각도 하지 않습니다(sya).
분포
귀하의 "정규 분포"
분포가 정상이 아닙니다.
던지기에서 앞면이 1이면 뒷면이 -1이면 MO=0, D(X)=((0-1)^2+(0+1)^2)/2=1
유한 분산 및 일정한 MO. 왜 비정상인가?
고정된 수의 던지기(예: 100)에 대해 누적 합계를 취하더라도 MO=0이고 고정되고 쉽게 계산되는 분산을 갖는 정규 분포가 됩니다.
누적 합계의 분산이 고려하는 던지기 수에 따라 달라지는 것은 고정적이지 않기 때문입니다. 두 번째 순간은 시간에 따라 다릅니다(이 경우 던지기 횟수). 정상성의 정의는 첫 번째 모멘트와 두 번째 모멘트가 시간에 의존하지 않는다는 것입니다.
따라서 생성 프로세스(이항식)는 던져진 횟수에 관계없이 항상 1과 같은 분산을 갖습니다. 이것은 정지된 과정입니다.
더 나아가면 누적 합계 - 임의 걷기 - 모든 이전 결과를 "기억"하고 메모리가 깁니다. Binomial은 과거 롤에 대해 전혀 기억하지 않습니다. 그의 기억은 너무 짧아서 0입니다.
당신, 형제, 다시 따라잡지 않았다. 아니면 정말로 내가 당신에게서 무언가가 필요하다고 결정한 건가요? :-)
저는 관심 있는 모든 문제에 대한 확인 또는 반박을 찾는 데 익숙합니다.
그리고 이 경우에, 나는 당신이 당신의 공허한 연설에 대한 영수증을 주기를 원했습니다. 당신이 한 일입니다. 축하합니다.
"Meli Emelya, 당신의 주" - Mr. "고정 랜덤 워크".
누적 합계의 분산이 고려하는 던지기 수에 따라 달라지는 것은 고정적이지 않기 때문입니다. 두 번째 순간은 시간에 따라 다릅니다(이 경우 던지기 횟수). 정상성의 정의는 첫 번째 모멘트와 두 번째 모멘트가 시간에 의존하지 않는다는 것입니다.
따라서 생성 프로세스(이항식)는 던져진 횟수에 관계없이 항상 1과 같은 분산을 갖습니다. 이것은 정지된 과정입니다.
더 나아가면 누적 합계 - 임의 걷기 - 모든 이전 결과를 "기억"하고 메모리가 깁니다. Binomial은 과거 롤에 대해 전혀 기억하지 않습니다. 그의 기억은 너무 짧아서 0입니다.
Timbo, 누적 합계는 원하는 대로 DIVERSENT(INFINITE) 분산이 있습니다. 이 "역설"을 알기 위해서는 수학자일 필요도 없습니다. Schwager의 거래에 관한 책을 읽는 것만으로도 충분합니다.
들어보세요, 동료 여러분, 개인적으로 여기에서 당신의 더미를 치우는 데 지쳤습니다. 인생에는 더 흥미로운 일들이 있습니다. 자신의 말에 책임이 있는 사람들의 이해하기 쉬운 대화가 여기에서 계속되면 이 스레드로 돌아가겠습니다.
포케도바.
여기, 나 대신에 모든 것이 거기에 기록되어 있습니다.
http://www.wikipedia.org
누적 합계의 분산이 고려하는 던지기 수에 따라 달라지는 것은 고정적이지 않기 때문입니다. 두 번째 순간은 시간에 따라 다릅니다(이 경우 던지기 횟수). 정상성의 정의는 첫 번째 모멘트와 두 번째 모멘트가 시간에 의존하지 않는다는 것입니다.
따라서 생성 프로세스(이항식)는 던져진 횟수에 관계없이 항상 1과 같은 분산을 갖습니다. 이것은 정지된 과정입니다.
더 나아가면 누적 합계 - 임의 걷기 - 모든 이전 결과를 "기억"하고 메모리가 깁니다. Binomial은 과거 롤에 대해 전혀 기억하지 않습니다. 그의 기억은 너무 짧아서 0입니다.
죄송하지만 "고정 분포"에 대한 개념이 다른 것 같습니다. 시간에 의존하지 않습니다. 즉, 시간에 따라 변하지 않으며 판독 시간 값에 의존하지 않습니다. 이산도가 1인 판독에 대한 동전이 있는 위의 예에서 분산은 시간에 따라 변하지 않습니다. 처음과 천 번을 던진 후에도 일정합니다. 저것들. 증분은 고정 프로세스입니다. 누적 합계는 동일한 고정 급수입니다. 분산을 계산할 수도 있으며 시간이 지나도 변하지 않습니다. 예를 들어 내가 일련의 던지기(예: 100)에 썼던 것처럼 다르게 분할할 수 있지만 모두 동일하지만 증분은 고정 계열(누적 합계도 포함)이 됩니다. 따라서 12페이지 전에 나는 그 과정이 정지하거나 정지하지 않는 것이 아니라 일련의 관찰로 분해된다고 썼습니다.
무한 분산은 실제로 비정상 과정의 속성입니다. 예를 들어, 증분은 가우스에 따라 분포되지 않지만 "뚱뚱한 꼬리"와 몇 가지 다른 차이점이 있습니다. 언뜻 보기에는 차이점이 근본적이지 않지만 특히 위험을 고려하여 상황이 극적으로 변화하고 있습니다.
누적 합계에 무한한 분산이 있고, 그 결과(합)가 정상 과정이 될 수 없거나 합계가 여전히 정상인 경우 분산이 모든 계열 길이에 대해 상수(최종) 값임을 이미 결정했습니다.
나는 아직 "증가"라는 단어를 전혀 사용하지 않을 것을 제안합니다. 우리는 이러한 증분의 합을 추정합니다. 랜덤 워크, 그리고 그것이 무엇에서 왔는지는 나중에 논의될 것입니다.
고정성에 대한 "귀하의" 정의에 대한 링크를 제공할 수 있습니까? 기억에서가 아니라 괜찮은 출처의 인용문입니다. Wikipedia는 통계에 대한 좋은 소스입니다.
청년이여, 정중하게 지적한 잘못을 바로잡아 주길 계속 기다렸는데 가렵지도 않고 시정할 생각도 하지 않습니다(sya).
선생님 동지, 간단하게 하세요. 백과사전을 샅샅이 뒤지고, 누군가에게 유죄 판결을 내리기 위해 사진을 게시합니다. 학위가 있는 척하지 않습니다. 할 수 있습니다. 3시그마 분포는 쉽게 얻을 수 있고 두꺼운 꼬리가 너무 많습니다. phobes는 이혼했습니다.이는 확률 변수 Laplace, 그래서 Laplace의 정규 분포를 사용하여 Excel에서 모델링되었습니다.
누적 합계에 무한한 분산이 있고 (합)이 정상적 프로세스가 될 수 없거나 합계가 여전히 정상적이면 분산이 모든 계열 길이에 대해 상수(최종) 값임을 이미 결정했습니다.
나는 아직 "증가"라는 단어를 전혀 사용하지 않을 것을 제안합니다. 우리는 이러한 증분의 합을 추정합니다. random walk, 그리고 그것이 무엇에서 왔는지는 나중에 논의될 것입니다.
고정성에 대한 "귀하의" 정의에 대한 링크를 제공할 수 있습니까? 기억에서가 아니라 괜찮은 출처의 인용문입니다. Wikipedia는 통계에 대한 좋은 소스입니다.
분산, 고정성 등의 개념 행에 대해 정의됩니다. 어떤 라인을 보고 계신가요? 모든 것이 그것에 달려 있습니다.
동전과 그 누적 금액을 가져옵니다. 이것은 행입니다. 이전 값 + 증분과 같습니다. 왜냐하면 증분의 MO가 0이면 시리즈의 다음 구성원의 MO는 이전 값과 같을 것이고 분산은 증분의 분산(1)과 같을 것입니다. 저것. 분산은 변경되지 않으며 MO는 임의 구성 요소를 포함하지 않으며 각 순간에 고유하게 결정됩니다. 우리는 이 초기 시리즈를 가지고 있고 그로부터 다른 시리즈를 만들 수 있습니다. 이 새로운 시리즈는 고정될 것입니다. 그것의 MO는 시리즈의 이전 멤버의 누적 합계의 최종 값과 같을 것이고, 분산도 쉽게 계산됩니다(증가는 정상적으로 분배될 것입니다).
예를 들어 고정된 길이가 아니라 가변적인 것과 같이 원래 시리즈를 다르게 깰 수 있었습니다. 그런 다음 새 시리즈는 고정적이지 않은 것으로 판명되며 분산이 변경됩니다. 그것은 모두 원래 시리즈의 파티션에 달려 있습니다. 예를 들어, 유로 시간(1시간 간격)을 취하면 분포가 정상적이지 않은 또 다른 이산화의 가능성을 배제하지는 않지만 분포는 비정상적입니다. 그리고 반드시 제 시간에 맞춰야 하는 것은 아닙니다.
정상성은 시간이 지나도 변하지 않는 확률적 과정 의 속성입니다. AlexEro 는 '임의의 흐름과 FOREX 이론' 에 대해 보다 자세한 정의를 내렸습니다.
그리고 더 나아가 분포까지 시간 이동에서 불변입니다. 저것들. 시간 이동과 동일하게 유지됩니다.
나는 증가라는 단어를 사용하지 말라고 요청했습니다. 파티션을 만들 때 다시 증분에 대해 이야기하고 있으며 질문은 누적 합계에 관한 것입니다. 과정은 이렇습니다. 무작위 방황. 여기 있는 몇몇 동지들이 말했듯이 그것이 정지되어 있든 없든, 내가 말했듯이.