"실제 표현"에 관해서는 이 모든 공식이 어디에서 온 것 같습니까? 이제 A와 B에 대한 LSM의 도움으로 얻은 최종 공식을 이 "실제 표현"으로 대체하면 표준 편차에 대한 위의 표현이 얻어집니다. 해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
글쎄요, 동의합니다. 정의에 따르면 재귀는 이전 값을 사용하여 다음 값을 계산하는 것입니까? 그런 다음 발생 기준으로 합계를 계산하는 것이 가장 자연스러운 재귀입니다. 사실은 "실제 표현"에 따른 계산이 이러한 공식과 약간의 불일치를 제공한다는 것입니다. 다음은 N=5 및 N=20에 대한 결과입니다. 선은 LH + 3*RMS로 간주되었고 흰색 RMS의 경우 sqrt( (RMS^2)*N/(N-2) )로 간주되었습니다. 빨간색 선은 내 공식에 따르고 흰색 선은 당신의 공식에 따릅니다. N=20의 경우 빨간색은 거의 보이지 않으며 결과가 좋은 정확도와 일치한다고 가정할 수 있습니다. 그러나 N=5의 경우 차이가 상당히 눈에 띕니다.
ANG3110 : 예, 처음에 합계를 한 번 계산하고 마지막 요소를 빼고 새 요소를 먼저 추가하면 됩니다. 그런 다음주기없이 밝혀졌습니다.
각 막대의 LRMA에서 a와 b가 다시 계산되기 때문에 소란이 불타올랐습니다. 즉, 오차합계의 단순 수정을 생략할 수 없다.
그리고 그 경우 LRMA라는 표현은 LR 끝의 데이터를 즉시 읽는 것이며 RMS를 계산하기 위한 것이 아닙니다. 그러나 선 a와 b의 계수를 사용하지 않고 LRMA를 계산하면 계산된 자원에서 아무 것도 얻지 못하지만 가능성이 궁핍해집니다. 왜냐하면 선형 회귀 공식에서 b는 끝 위치이고 *i는 각도. 그리고 더 중요한 것은 a와 b를 알면 RMS를 쉽게 계산할 수 있다는 것입니다. 그리고 반대로 할 수 있습니다. RMS가 일정하고 기간이 변경될 것이라고 생각하면 추세에 따라 크기에 정확히 맞춰진 양복과 같은 회귀가 나타납니다.
여기에서 더 자세히 복잡하지 않으면 여기에서. 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경될 수 있습니다. 비록 제가 틀릴 수도 있지만 :-). LR의 경우 결정된 것 같지만 포물선 회귀의 경우 어떻게?
sum=0.0;
for(i=0; i<p; i++){fx = A*i*i + B*i + C;
dc = Close[i] - fx;
sum += dc * dc;
}sq = MathSqrt(sum / p);
계수 B에 대한 계산은 없습니다. 계산을 추가하면 원래 계산에 온 것 같습니다. 재귀 없음, 즉 0단계에서 계산된 새로운 값의 과거 값에 추가합니다. ANG3110 죄송합니다. 여기에 재귀가 없습니다.
그리고 이 경우에 이 재귀를 위해 무엇이 필요합니다. 글쎄, 나는 10 - 20 회귀가 한 번에 계산에 사용되는 경우를 이해합니다. 그러면 순환이 없는 계산 방법이 관련되고 배열을 사용하여 매우 쉽게 해결됩니다. 그러나 한두 줄의 경우 재귀를 작성하는 방법 외에는 할 일이 없습니다. 저는 개인적으로 딸아이의 생일잔치에 앉아서 정말 할 일이 없어서 일이 끝나기만을 기다리고 있습니다.
그리고 이 경우에 이 재귀를 위해 무엇이 필요합니다. 글쎄요, 한 번에 10 - 20회 회귀가 계산에 사용되는 경우 주기가 없는 계산 방법이 관련이 있고 배열을 사용하여 매우 쉽게 해결되지만 하나 또는 두 줄에 대해 이해합니다. 재귀를 작성하는 것 외에는 달리 할 일이 없는 것과 같습니다. 저는 개인적으로 딸아이의 생일잔치에 앉아서 정말 할 일이 없어서 일이 끝나기만을 기다리고 있습니다.
주기가 다른 다중 통화 분석. 12개 통화에 대해 1, 2, 8, 12, 24 및 120시간 +의 주기(샘플 기간)를 고려하면 계산 속도가 마지막이 아닙니다. 비록 (머그잔이나 잔에 스마일이 없어서 아쉽지만) 2월 14일 딸아이가 12살이라 잔과 접대 사이의 간격으로 글을 씁니다.
ANG3110 : 그러나 선과 b의 계수를 사용하지 않고 LRMA를 계산하면 계산된 자원에서 아무 것도 얻지 못하고 가능성이 궁핍해집니다. ... 그리고 더 중요한 것은 RMS를 고려할 수 있다는 것입니다. 그리고 반대로 할 수 있습니다. RMS가 일정하고 기간이 변경될 것이라고 생각하면 추세에 따라 크기에 정확히 맞춰진 양복과 같은 회귀가 나타납니다.
이 리소스 브랜치의 LRMA 알고리즘이 이겼습니다. 물론 RMS (내 버전에서는 b 가 고려됨)를 계산 하기 위한 알고리즘에 추가하면 추가 리소스가 필요하지만 많지는 않습니다. 그건 그렇고, "세미 채널"이 있는 위의 그림은 내 버전의 LRMA(즉, MovingLR에서)에서 빠르게 준비되었습니다. 사실 이 분기에 대한 나의 관심은 각 막대에서 다시 계산된 강제 회귀 알고리즘을 연마하여 표준 편차가 일정하도록 하는 것입니다. 전에 시도했지만 결과에 만족하지 못했습니다.
해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
여기에서 더 자세히 복잡하지 않으면 여기에서. 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경될 수 있습니다. 비록 제가 틀릴 수도 있지만 :-). LR의 경우 결정된 것 같지만 포물선 회귀의 경우 어떻게?
이 공식에서 불필요한 것이 무엇인지 정말로 알고 싶습니다. :-)
"실제 표현"에 관해서는 이 모든 공식이 어디에서 온 것 같습니까? 이제 A와 B에 대한 LSM의 도움으로 얻은 최종 공식을 이 "실제 표현"으로 대체하면 표준 편차에 대한 위의 표현이 얻어집니다. 해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
정의에 따르면 재귀는 이전 값을 사용하여 다음 값을 계산하는 것입니까? 그런 다음 발생 기준으로 합계를 계산하는 것이 가장 자연스러운 재귀입니다.
사실은 "실제 표현"에 따른 계산이 이러한 공식과 약간의 불일치를 제공한다는 것입니다. 다음은 N=5 및 N=20에 대한 결과입니다. 선은 LH + 3*RMS로 간주되었고 흰색 RMS의 경우 sqrt( (RMS^2)*N/(N-2) )로 간주되었습니다. 빨간색 선은 내 공식에 따르고 흰색 선은 당신의 공식에 따릅니다. N=20의 경우 빨간색은 거의 보이지 않으며 결과가 좋은 정확도와 일치한다고 가정할 수 있습니다. 그러나 N=5의 경우 차이가 상당히 눈에 띕니다.
예, 처음에 합계를 한 번 계산하고 마지막 요소를 빼고 새 요소를 먼저 추가하면 됩니다. 그런 다음주기없이 밝혀졌습니다.
해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
여기에서 더 자세히 복잡하지 않으면 여기에서. 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경될 수 있습니다. 비록 제가 틀릴 수도 있지만 :-). LR의 경우 결정된 것 같지만 포물선 회귀의 경우 어떻게?
계수 B에 대한 계산은 없습니다. 계산을 추가하면 원래 계산에 온 것 같습니다. 재귀 없음, 즉 0단계에서 계산된 새로운 값의 과거 값에 추가합니다. ANG3110 죄송합니다. 여기에 재귀가 없습니다.
예, 처음에 합계를 한 번 계산하고 마지막 요소를 빼고 새 요소를 먼저 추가하면 됩니다. 그런 다음주기없이 밝혀졌습니다.
그러나 선 a와 b의 계수를 사용하지 않고 LRMA를 계산하면 계산된 자원에서 아무 것도 얻지 못하지만 가능성이 궁핍해집니다. 왜냐하면 선형 회귀 공식에서 b는 끝 위치이고 *i는 각도. 그리고 더 중요한 것은 a와 b를 알면 RMS를 쉽게 계산할 수 있다는 것입니다. 그리고 반대로 할 수 있습니다. RMS가 일정하고 기간이 변경될 것이라고 생각하면 추세에 따라 크기에 정확히 맞춰진 양복과 같은 회귀가 나타납니다.
기간이 변경되면 추세에 따라 정확히 크기가 꿰매어진 양복과 같은 회귀가 발생합니다.
이 속성에 표시기가 있는 경우. 공유가 가능한가요? 더 이상 공개글이 아닌 것은 알지만 갑자기 결정하게 된다면 노란바지와 모임에서 2구 + 하루 중 이 시간에 좋아하는 음료수 구해서 겟 하도록 하겠습니다 :-)
Z.Y. 포물선이 필요하고 LR은 관심이 없습니다
해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
여기에서 더 자세히 복잡하지 않으면 여기에서. 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경될 수 있습니다. 비록 제가 틀릴 수도 있지만 :-). LR의 경우 결정된 것 같지만 포물선 회귀의 경우 어떻게?
계수 B에 대한 계산은 없습니다. 계산을 추가하면 원래 계산에 온 것 같습니다. 재귀 없음, 즉 0단계에서 계산된 새로운 값의 과거 값에 추가합니다. ANG3110 죄송합니다. 여기에 재귀가 없습니다.
주기가 다른 다중 통화 분석. 12개 통화에 대해 1, 2, 8, 12, 24 및 120시간 +의 주기(샘플 기간)를 고려하면 계산 속도가 마지막이 아닙니다. 비록 (머그잔이나 잔에 스마일이 없어서 아쉽지만) 2월 14일 딸아이가 12살이라 잔과 접대 사이의 간격으로 글을 씁니다.
그러나 선과 b의 계수를 사용하지 않고 LRMA를 계산하면 계산된 자원에서 아무 것도 얻지 못하고 가능성이 궁핍해집니다.
...
그리고 더 중요한 것은 RMS를 고려할 수 있다는 것입니다. 그리고 반대로 할 수 있습니다. RMS가 일정하고 기간이 변경될 것이라고 생각하면 추세에 따라 크기에 정확히 맞춰진 양복과 같은 회귀가 나타납니다.