정규 분포가 정규 분포가 아닌 이유는 무엇입니까? - 페이지 46

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Urain :

분포의 두꺼운 꼬리에 대해 여러 번 들었지만 여전히 문제의 본질이 무엇인지 이해하지 못하고 막대 크기의 분포를 표시하는 표시기를 만들었습니다(차이 Close[i]- Close[i+1])를 별도의 것으로, 누군가가 클로즈 분포가 정상보다 좁은 이유를 설명할 것입니다.

표준 빨간색 선 분포 노란색 히스토그램.

글쎄, 실제로 만들어진 지표입니다. 원본 제목(Distribution_RNG_&_norm_test)


Close의 +\- 차이를 고려하여 수정할 수 있습니까?

실제로 정규 분포에 대한 매개변수는 히스토그램을 기반으로 계산해야 합니다. 그래서 방금 높이를 조정 했습니까? )

 
TVA_11 :


Close의 +\- 차이를 고려하여 수정할 수 있습니까?

실제로 정규 분포에 대한 매개변수는 히스토그램을 기반으로 계산해야 합니다. 그래서 방금 높이를 조정 했습니까? )

+막대 -막대를 개별적으로 배포하는 것을 의미하는 경우 MO가 0에 가까운 경향이 있기 때문에 표시기에서 이것이 수행되는 방식이므로 -무한대에서 분포를 표시하는 것이 논리적입니다. +무한 -bescon을 시각화하는 것이 편리하지 않기 때문에 왼쪽으로의 이동이 적용되어 -distribution의 상당 부분이 0보다 큰 영역으로 이동합니다. 상대적 추정의 경우 이것은 중요하지 않지만 절대의 경우 이것은 문제입니다. 코드를 변경해야 하고 이전 시프트를 보상하기 위해 반대 방향으로 표시기 버퍼의 자동 시프트를 추가해야 합니다(초기 배열 인덱스 가 음수일 수 없으므로 shift를 제거할 수 없습니다.
 
Urain :
+막대 -막대를 개별적으로 배포하는 것을 의미하는 경우 MO가 0에 가까운 경향이 있기 때문에 표시기에서 이것이 수행되는 방식이므로 -무한대에서 분포를 표시하는 것이 논리적입니다. +무한 -bescon을 시각화하는 것이 편리하지 않기 때문에 왼쪽으로의 이동이 적용되어 -distribution의 상당 부분이 0보다 큰 영역으로 이동합니다. 상대적 추정의 경우 이것은 중요하지 않지만 절대의 경우 이것은 문제입니다. 코드를 변경해야 하고 이전 시프트를 보상하기 위해 반대 방향으로 표시기 버퍼의 자동 시프트를 추가해야 합니다(초기 배열 인덱스가 음수일 수 없으므로 shift를 제거할 수 없습니다.

내 표시기에는 그러한 문제가 없습니다. 막대를 이동할 필요가 없습니다. 히스토그램은 -infinity에서 +infinity까지의 모든 값에 대해 항상 그래프 끝에 있습니다.

그건 그렇고, 나는 지표를 수정했습니다. 그리고 막대의 크기와 변위도 동일한 매개변수로 변환되었습니다. 이제 표시기 설정 에서와 같이 개별 매개변수에 따라 정확합니다.


수학의 신사 여러분, 제 질문에 대한 제안이 있습니까?

파일:
distributiontransform_1.mq5  14 kb
 

joo :

내 표시기에는 그런 문제가 없습니다. 막대를 이동할 필요가 없습니다.

...

수학의 신사 여러분, 제 질문에 대한 제안이 있습니까?

바와 바보는 움직일 줄 압니다. 돈은 어디에 있습니까?
 
Reshetov :
바와 바보는 움직일 줄 압니다. 돈은 어디에 있습니까?
나를 도우려면 돈을 내야 합니까?
 

joo , 나는 이 접근 방식을 실험했습니다(저는 Sigmoid가 아닌 쌍곡선 탄젠트만 사용했습니다).

흥미로운 일은 일어나지 않았습니다.

 
lea :

joo , 나는 이 접근 방식을 실험했습니다(저는 Sigmoid가 아닌 쌍곡선 탄젠트만 사용했습니다).

흥미로운 일은 일어나지 않았습니다.

내가 왜 이것이 필요한지 알고 있습니까? 배포를 "똑바로"하는 방법을 알고 있다면 - 도움이 됩니다. 쌍곡선 탄젠트가 Sigmoid보다 나은 이유는 무엇입니까?
 
joo :
내가 왜 이것이 필요한지 알고 있습니까? 배포를 "똑바로"하는 방법을 알고 있다면 - 도움이 됩니다. 쌍곡선 탄젠트가 Sigmoid보다 나은 이유는 무엇입니까?

제한이 -1에서 1이면 거의 차이가 없고 제한이 0에서 1이면 탄젠트가 더 느립니다.

 double sigma( double d) // от 0 до 1
{ return ( 1.0 /( 1.0 + MathExp (-d)) );}

double tanh( double d) // от -1 до 1
{ double D= MathExp (-d); return ( ( 1.0 -D)/( 1.0 +D) );}

하이퍼탄젠트가 [0; 1] 형식으로 축소되면 이들은 추가로 두 개의 연산 * 0.5 및 +1,

시그마가 [-1;1] 형식으로 축소될 때 동일한 두 연산 *2 및 -1도 시그마에 필요합니다.


zy hyptangent 5의 시그마 3 연산에서 함수 2 연산 중 하나를 추가하면 5, 5 또는 3, 7이 됩니다.

 
joo :
배포를 "똑바로"하는 방법을 알고 있다면 - 도움이 됩니다. 쌍곡선 탄젠트가 Sigmoid보다 나은 이유는 무엇입니까?

내 작업은 슬라이딩 창에서 처리하는 것과 관련되었습니다(즉, 창의 길이와 tanh 인수의 계수라는 두 가지 매개변수가 있음). 귀하의 작업에 적합하다면 코드 스니펫을 보내드릴 수 있습니다.

때문에 사용 탄 그것은 나에게 더 편리했습니다(저는 평균이 0인 결과 시리즈가 필요했습니다). 일반적으로 이러한 함수는 테이블에서 계산할 수 있습니다.

 
lea :

귀하의 작업에 적합하다면 코드 스니펫을 보내드릴 수 있습니다.

응.
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