랜덤 워크에 대해 한마디...

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포럼에서는 가격 방황이 완전히 무작위적이라는 논쟁이 뜨겁습니다.
항상하지 마십시오. 그러나 무작위성은 ... 아마도 구별하기 어려운 것이 아닙니다.
아크사인 및 이중 로그 정리는 주기적으로 논의되거나 직접 인용되거나 추론만 가능합니다.
왠지 밋밋...
이론가와 실무자에게 질문이 있습니다.
"충돌 후 방황"을 공부한 사람이 있습니까?
문제의 설명은 다음과 같습니다. 두 개의 조건부 영웅 "BUY"와 "VILLAGE"가 있습니다.
각각에 대해 약간의 증분을 생성합니다.
영웅에 따라 "공격력 증가"와 "방어력"이라고 부르자.
다음 반복의 시작 위치는 이러한 "공격적인 증가"와 "방어력"의 결과가 될 것입니다.
"Bai"의 경우 증분이 양수인 경우(예: 15) 및 "Sel"의 경우 -12(음수 - 공황 상태가 있음) 오프셋 27,
B=-15 및 C=17의 경우 오프셋은 -32입니다.
B = 10, C = 12는 -2입니다. B=12이고 C=10인 경우 오프셋은 +2입니다.

이 프로세스에는 어떤 속성이 있습니까?
그리고 파는데 의미가 있습니까? ;)
 
avatara писал(а) >>
포럼에서는 가격 방황이 완전히 무작위적이라는 논쟁이 뜨겁습니다.
항상하지 마십시오. 그러나 무작위성은 ... 아마도 구별하기 어려운 것이 아닙니다.
아크사인 및 이중 로그 정리는 주기적으로 논의되거나 직접 인용되거나 추론만 가능합니다.
왠지 밋밋...
이론가와 실무자에게 질문이 있습니다.
"충돌 후 방황"을 공부한 사람이 있습니까?
문제 설명은 다음과 같습니다. 두 개의 조건부 영웅 "BUY"와 "VILLAGE"가 있습니다.
각각에 대해 약간의 증분을 생성합니다.
영웅에 따라 "공격력 증가"와 "방어력"이라고 부르자.
다음 반복의 시작 위치는 이러한 "공격적인 증가"와 "방어력"의 결과가 될 것입니다.
"Bai"의 경우 증분이 양수인 경우(예: 15) 및 "Sel"의 경우 -12(음수 - 공황 상태가 있음)의 경우 오프셋은 27이며 B=-15 및 C=17의 경우 오프셋은 -32입니다.
B = 10, C = 12는 -2를 제공합니다. B=12이고 C=10인 경우 오프셋은 +2입니다.

이 프로세스에는 어떤 속성이 있습니까?
그리고 파는데 의미가 있습니까? ;)


증분 B와 C가 독립적이고 균등하게 분포된 경우(예: 일반적으로), 그 차이의 분포도 MO=MOB-MOS로 분포되고 분산은 분산 Disp=DispB+DispS의 합과 같습니다. RMS=SQRT(DispB+DispS)

 
우리는 합성 VR의 생성과 그 속성 연구에 대해 이야기하고 있습니까?
 
Avals >> :


증분 B와 C가 독립적이고 균등하게 분포된 경우(예: 일반적으로), 그 차이의 분포도 MO = MOb-MO 및 분산 Disp = Dispb + Disps의 합과 동일한 분산으로 분포됩니다. RMS = SQRT(Dispb + Disps)

이것은 우리가 알고 있습니다.

저것들. 당신은 이론적으로 "참가자들의 충돌" 이후의 분포가 자유 비행과 다르지 않다고 주장합니다. 현재 "복도"가 더 넓습니다.

역설.

 
Candid >> :
Речь идёт о генерации синтетического ВР и изучении его свойств?

정확히..

우리가 이러한 힘에 행동학적 의미를 부여한다면. 예를 들어, 현재 보류 중인 주문, 옵션 등에 대한 최신 정보에 따르면

 
avatara писал(а) >>

이것은 우리가 알고 있습니다.

저것들. 당신은 이론적으로 "참가자들의 충돌" 이후의 분포가 자유 비행과 다르지 않다고 주장합니다.

역설.


다릅니다 - 수학적 기대와 분산의 값에 따라 다릅니다. 그러나 이것은 독립의 경우에만 해당됩니다. 가장 간단한 경우, 예를 들어 B와 C가 양의 상관 관계가 있는 경우 분산(변동성)은 분산의 합보다 큽니다. 음의 상관 관계가 있으면 더 적습니다. 예를 들어 다각화는 이를 기반으로 합니다.
 
avatara >> :

이것은 우리가 알고 있습니다.

저것들. 당신은 이론적으로 "참가자들의 충돌" 이후의 분포가 자유 비행과 다르지 않다고 주장합니다. 현재 "복도"가 더 넓습니다.

역설.

수정을 해보자.

공황력(또는 -) 모듈로가 상대방의 증분보다 크면 결과 "증가"는 상대방의 이중 생각일 뿐입니다. 즉, 불필요한 패닉이 계산에 포함되지 않습니다.

B=-17 및 C=15의 경우 오프셋은 -32가 아니라 -30입니다.

그때처럼?
 
avatara >> :

정확히..

우리가 이러한 힘에 행동학적 의미를 부여한다면. 예를 들어 현재 보류 중인 주문에 대한 유행 정보에 따르면 옵션

글쎄, 아마도 인간 행동학을 제외하고. 특정 잠재력을 강점의 원천으로 고려한다면(동일한 보류 중인 주문, 옵션 등에 의해 생성됨) 이는 이미 잠재적인 접근 방식이 될 것입니다. 일반적으로 "유행 정보"의 가능성을 모델링하는 것은 확실히 흥미로울 것입니다. 이것은 성공 가능성이 완전히 불확실한 매우 큰 작업일 뿐입니다.

PS 실천학은 다양한 행동이나 행동의 집합을 그 효과를 확립하는 관점에서 고려하는 방법론을 연구하는 사회학적 연구 분야입니다. :)

 
Candid >> :

글쎄, 아마도 인간 행동학을 제외하고. 특정 잠재력을 강점의 원천으로 고려한다면(동일한 보류 중인 주문, 옵션 등에 의해 생성됨) 이는 이미 잠재적인 접근 방식이 될 것입니다. 일반적으로 "유행 정보"의 가능성을 모델링하는 것은 확실히 흥미로울 것입니다. 이것은 성공 가능성이 완전히 불확실한 매우 큰 작업일 뿐입니다.

PS 실천학은 다양한 행동이나 행동의 집합을 그 효과를 확립하는 관점에서 고려하는 방법론을 연구하는 사회학적 연구 분야입니다. :)

그리고!

한 번 보자...

;)

 
avatara писал(а) >>

수정을 해보자.

공황력(또는 -) 모듈로가 상대방의 증분보다 크면 결과 "증가"는 상대방의 이중 생각일 뿐입니다. 즉, 불필요한 패닉이 계산에 포함되지 않습니다.

B=-17 및 C=15의 경우 오프셋은 -32가 아니라 -30입니다.

그때처럼?

저것들. -C>B이면 -2C, 그렇지 않으면 2B?
가장 간단한 경우 MOB=MOS 및 DispB=DispS(MO=2MOS=2MOB, Disp=SQRT(2)*DispS)이면 이전 경우와 동일합니다. 분포 B와 C의 매개변수가 다르면 MO와 분산을 계산하는 공식이 더 복잡해 지지만 분포는 여전히 동일합니다.
 
avatara >> :

수정을 해보자.

공황력(또는 -) 모듈로가 상대방의 증분보다 크면 결과 "증가"는 상대방의 이중 생각일 뿐입니다. 즉, 불필요한 패닉이 계산에 포함되지 않습니다.

B=-17 및 C=15의 경우 오프셋은 -32가 아니라 -30입니다.

그때처럼?

두 프로세스가 모두 독립적이면 둘 다 잡음일 뿐입니다. 두 개의 노이즈를 더하거나 빼면 세 번째 노이즈가 생깁니다. 저것들. 결과 프로세스는

y(i) = y(i-1) + e(i), 여기서 e(i) = b(i)+s(i) 또는 e(i) = b(i)-s(i); + 또는 -는 중요하지 않습니다.

순수한 물의 무작위 산책. 알람리스트에게 할례를 하는 것과 같은 사소한 수정은 아무 것도 심각하게 바꾸지 않을 것입니다. 프로세스가 독립적이지 않은 경우에만 기적이 시작될 수 있습니다.

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