시장과 관련하여 작업을 변경하는 것이 더 나을 것입니다. 1000명의 공주도 있고 다음 신랑을 보여줄 때 동시에 선택합니다. 두 명의 신부가 신랑을 좋아한다면 그는 그 중 반만 될 것입니다.) 신부가 총 1명의 신랑을 얻으면 더 이상 신부에 참여하지 않습니다. 최고의 신부 전략은 무엇입니까? :)
그럼에도 불구하고 원래 작업에 최대한 가까운 변형에 조건을 적용하지 않으려는 이유를 잘 모르겠습니다.
우리는 1000개의 가격 판독값이 차례로 제공됩니다. 예를 들어 최대 확률로 m=10 최대값 중 하나를 선택해야 합니다. 이 작업은 기본적으로 해결할 수 있으며 이에 대한 필요 충분 조건은 조건부(따옴표가 종속적이라고 간주하는 경우)일지라도 각 순간에 대한 다음 따옴표 의 확률 분포 를 아는 것입니다. 그리고 이 질문은 알려진 형식이 주어지면 조건부 분포의 매개변수를 추정하는 것이 완전히 표준적인 작업으로 해결할 수 있습니다.
또한이 방법은 계산이 더 어려워 질 것이라는 점을 제외하고는 기사에 자세히 설명되어 있습니다 ... 그러나 공식을 쌓지 않고 숫자로 수행하는 것을 누가 막습니까?
여기서 문제는 이것에 있는 것이 아니라 "수익성 있는" 수준에서 문제를 해결할 수 있는 근본적인 가능성에 있습니다. 결과를 실제로 사용하려면 세그먼트의 최대값과 최소값 모두에 도달해야 하기 때문입니다. 50% 이상의 확률로, 즉 Pmax*Pmin>=0.5여야 하며, 여기서 Pmax 및 Pmin>=0.7071, 즉 실제적으로 실현할 수 없는 것으로 판명될 수 있는 최대-최소 추측의 71% 이상을 보장하는 방식으로 m을 선택해야 합니다.
그러나 일반적으로 제 생각에는 이 설정의 문제에 세심한 주의를 기울일 필요가 있습니다. 어쨌든 할 것입니다.
그럼에도 불구하고 원래 작업에 최대한 가까운 변형에 조건을 적용하지 않으려는 이유를 잘 모르겠습니다.
우리는 1000개의 가격 판독값이 차례로 제공됩니다. 예를 들어 최대 확률로 m=10 최대값 중 하나를 선택해야 합니다. 이 작업은 기본적으로 해결할 수 있으며 이에 대한 필요 충분 조건은 조건부(따옴표가 종속적이라고 간주하는 경우)일지라도 각 순간에 대한 다음 따옴표의 확률 분포를 아는 것입니다. 그리고 이 질문은 알려진 형식이 주어지면 조건부 분포의 매개변수를 추정하는 것이 완전히 표준 작업인 것을 해결할 수 있습니다.
또한이 방법은 계산이 더 어려워 질 것이라는 점을 제외하고는 기사에 자세히 설명되어 있습니다 ... 그러나 공식을 쌓지 않고 숫자로 수행하는 것을 누가 막습니까?
여기서 문제는 이것에 있는 것이 아니라 "수익성 있는" 수준에서 문제를 해결할 수 있는 근본적인 가능성에 있습니다. 결과를 실제로 사용하려면 세그먼트의 최대값과 최소값 모두에 도달해야 하기 때문입니다. 50% 이상의 확률로, 즉 Pmax*Pmin>=0.5여야 하며, 여기서 Pmax 및 Pmin>=0.7071, 즉 실제적으로 실현할 수 없는 것으로 판명될 수 있는 최대-최소 추측의 71% 이상을 보장하는 방식으로 m을 선택해야 합니다.
그러나 일반적으로 제 생각에는 이 설정의 문제에 세심한 주의를 기울일 필요가 있습니다. 어쨌든 할 것입니다.
미래의 조건부 분포의 유형과 매개변수를 안다면 그것으로 충분하지 않습니까? 우리는 이것을 어떻게 알 수 있습니까? 아니면 어떻게 알 수 있습니까?
Avals : 미래의 조건부 분포의 유형과 매개변수를 안다면 그것으로 충분하지 않습니까? 우리는 이것을 어떻게 알 수 있습니까? 아니면 어떻게 알 수 있습니까?
부족한. 종속성이 있다고 해서 조건부 분포의 기대치가 0과 다를 것이라는 의미는 아닙니다. 또한, 이 문제를 깊이 조사한 한, 조건부 분포의 MO는 정확히 0이거나 최소 3 막대의 종속성 깊이에 대해 매우 가깝습니다. 따라서 통계적 의존성의 주요 내용은 이전 인용문이 후속 인용문의 분산에 미치는 영향입니다.
조건의 매개변수를 얻는 것은 매우 간단합니다. W(x0/x1) = (a0+a1*x1)/2 * exp{-(a0+a1*x1) 형식으로 이전 x1에 따라 차분 계열의 현재 값 x0의 조건부 밀도를 찾습니다. *|x0|} - 이것은 이전 견적에 선형적으로 의존하는 가변 매개변수를 갖는 분포입니다. 나, 그랬다. 이 함수의 종류를 조사한 결과, 이런 형태의 표기가 시장에 아주 잘 어울린다고 할 수 있다. 글쎄, 그럼 - 우리는 알려진 방법으로 현재 행에 따라 매개 변수 0과 a1을 조정하고 사용합니다.
부족한. 종속성이 있다고 해서 조건부 분포의 기대치가 0과 다를 것이라는 의미는 아닙니다. 또한, 이 문제를 깊이 조사한 한, 조건부 분포의 MO는 정확히 0이거나 최소 3 막대의 종속성 깊이에 대해 매우 가깝습니다. 따라서 통계적 의존성의 주요 내용은 이전 인용문이 후속 인용문의 분산에 미치는 영향입니다.
조건의 매개변수를 얻는 것은 매우 간단합니다. W(x0/x1) = (a0+a1*x1)/2 * exp{-(a0+a1*x1) 형식으로 이전 x1에 따라 차분 계열의 현재 값 x0의 조건부 밀도를 찾습니다. *|x0|} - 이것은 이전 견적에 선형적으로 의존하는 가변 매개변수를 갖는 분포입니다. 나, 그랬다. 이 함수의 종류를 조사한 결과, 이런 형태의 표기가 시장에 아주 잘 어울린다고 할 수 있다. 글쎄, 그럼 - 우리는 알려진 방법으로 현재 시리즈에 따라 매개 변수 0과 a1을 조정하고 사용합니다.
그러나 분포는 초기 데이터와 프로세스에 대한 지식에 따라 다릅니다. 저것들. 알려진 종속성을 탐색하고 변동성 메모리에서 다양한 효과를 발견했으며 이로부터 분산의 조건부 분포를 구성할 수 있습니다. 이 모델을 기반으로 대규모 데이터 앙상블에서 mo=0입니다. 그러나 이것은 증분 방향에 메모리가 실제로 없다는 것을 의미하는 것이 아니라 증분 크기에만 있다는 의미입니다. 따라서 왕자가 신부를 방문하는 것은 우연이 아니며 먼저 나쁜 사람이 가고 다음으로 더 나은 사람이 갑니다)) 또는 다른 임의의 다른 순서가 아닙니다. 그리고이 사실은 모든 카드를 혼란스럽게 할 것입니다. 그 계획은 왕자들이 그들의 선함과 그들보다 먼저 온 자들의 선함에 상관없이 우연히 들어오면 작동합니다. 물론 유형 종속성만 있는 경우 매우 좋은 왕자 다음에는 매우 좋거나 매우 나쁜 왕자(값 종속성)가 따라옵니다. 예, 이러한 종속성의 유형을 고려하여 문제를 해결할 수 있습니다.
그러나 분포는 초기 데이터와 프로세스에 대한 지식에 따라 다릅니다. 저것들. 알려진 종속성을 탐색하고 변동성 메모리에서 다양한 효과를 발견했으며 이로부터 분산의 조건부 분포를 구성할 수 있습니다. 이 모델을 기반으로 대규모 데이터 앙상블에서 mo=0입니다. 그러나 이것은 증분 방향에 메모리가 실제로 없다는 것을 의미하는 것이 아니라 증분 크기에만 있다는 의미입니다. 따라서 왕자가 신부를 방문하는 것은 우연이 아니며 먼저 나쁜 사람이 가고 다음으로 더 나은 사람이 갑니다)) 또는 다른 임의의 다른 순서가 아닙니다. 그리고이 사실은 모든 카드를 혼란스럽게 할 것입니다. 그 계획은 왕자들이 그들의 선함과 그들보다 먼저 온 자들의 선함에 상관없이 우연히 들어오면 작동합니다. 물론 유형 종속성만 있는 경우 매우 좋은 왕자 다음에는 매우 좋거나 매우 나쁜 왕자(값 종속성)가 따라옵니다. 예, 이러한 종속성의 유형을 고려하여 문제를 해결할 수 있습니다.
내가 _모든__ 종속성을 알고 있다는 말은 아니지만 일부를 알고 있고 그들의 도움으로 확률을 추정할 수 있습니다. 내가 아는 한, 매개변수 0과 a1은 분 차트에서 몇 시간의 기간으로 매우 느리게 부동하고 상당히 좁은 범위에서 변동하므로 계산하고 사용할 수 있습니다.
중독의 존재가 왕자가 우연히 오지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 예를 들어, 다음과 같을 수 있습니다. "약간 더 나은" 왕자가 "나쁜" 왕자 다음에 들어갈 확률은 "훨씬 더 나은" 왕자가 들어갈 확률보다 약간 높습니다. 이 경우 약간의 양의 자기상관 이 있습니다("훨씬 더" 및 "약간 더 좋아질" 확률이 동일한 고전적 방식과 대조적으로). 이 유형의 종속성은 회로의 성능에 영향을 미치지 않습니다.
..."나쁜" 왕자 다음에 "조금 더 나은" 왕자가 들어갈 확률은 "훨씬 더 나은" 왕자가 들어갈 확률보다 약간 높습니다. 이 경우 약간의 양의 자기상관이 있습니다("훨씬 더" 및 "약간 더 좋아질" 확률이 동일한 고전적 방식과 대조적으로). 이 유형의 종속성은 회로의 성능에 영향을 미치지 않습니다.
그리고 여기에서 그들은 영향을 미칩니다. 이것은 "일부 양의" 상관관계가 아니라 1에 가깝고 매우 큰 지연 공간에 걸쳐 있습니다.
시장과 관련하여 작업을 변경하는 것이 더 나을 것입니다. 1000명의 공주도 있고 다음 신랑을 보여줄 때 동시에 선택합니다. 두 명의 신부가 신랑을 좋아한다면 그는 그 중 반만 될 것입니다.) 신부가 총 1명의 신랑을 얻으면 더 이상 신부에 참여하지 않습니다. 최고의 신부 전략은 무엇입니까? :)
신부가 서로의 전략에 관심이 없으면 문제가 분명히 해결되지 않습니다))
왕자님은 공주님이 포즈를 취한 순간(오픈)부터 누적된 종이 수익입니다.
+ 스토파핫
그리고 우리 왕자가 컨베이어 벨트에 찍힌 것처럼 (누군가가 떠나 자마자 대기열에 새로운 것이 추가된다고 상상해보십시오), 공주의 "욕망"은 끊임없이 사용 가능한 최고의 신랑은 위험 분석 부서의 직원이 수행하는 작업과 유사합니다.
당신은 모든 것을 이해하지 못합니다.
외환은 공주입니다. 이미 "이것이야!"라고 생각한 그녀는 선택을 하고 돌아섭니다. :)
마지막이자 결정적인 말은 항상 시장과 함께 하기 때문입니다.
전체 불명예는 거래가 신랑으로 제시되면 공주로서의 시장이 여러 구혼자를 연속으로 가질 수 있다는 것입니다. 포함 작업 조건이 상당히 다릅니다.
그럼에도 불구하고 원래 작업에 최대한 가까운 변형에 조건을 적용하지 않으려는 이유를 잘 모르겠습니다.
우리는 1000개의 가격 판독값이 차례로 제공됩니다. 예를 들어 최대 확률로 m=10 최대값 중 하나를 선택해야 합니다. 이 작업은 기본적으로 해결할 수 있으며 이에 대한 필요 충분 조건은 조건부(따옴표가 종속적이라고 간주하는 경우)일지라도 각 순간에 대한 다음 따옴표 의 확률 분포 를 아는 것입니다. 그리고 이 질문은 알려진 형식이 주어지면 조건부 분포의 매개변수를 추정하는 것이 완전히 표준적인 작업으로 해결할 수 있습니다.
또한이 방법은 계산이 더 어려워 질 것이라는 점을 제외하고는 기사에 자세히 설명되어 있습니다 ... 그러나 공식을 쌓지 않고 숫자로 수행하는 것을 누가 막습니까?
여기서 문제는 이것에 있는 것이 아니라 "수익성 있는" 수준에서 문제를 해결할 수 있는 근본적인 가능성에 있습니다. 결과를 실제로 사용하려면 세그먼트의 최대값과 최소값 모두에 도달해야 하기 때문입니다. 50% 이상의 확률로, 즉 Pmax*Pmin>=0.5여야 하며, 여기서 Pmax 및 Pmin>=0.7071, 즉 실제적으로 실현할 수 없는 것으로 판명될 수 있는 최대-최소 추측의 71% 이상을 보장하는 방식으로 m을 선택해야 합니다.
그러나 일반적으로 제 생각에는 이 설정의 문제에 세심한 주의를 기울일 필요가 있습니다. 어쨌든 할 것입니다.
그럼에도 불구하고 원래 작업에 최대한 가까운 변형에 조건을 적용하지 않으려는 이유를 잘 모르겠습니다.
우리는 1000개의 가격 판독값이 차례로 제공됩니다. 예를 들어 최대 확률로 m=10 최대값 중 하나를 선택해야 합니다. 이 작업은 기본적으로 해결할 수 있으며 이에 대한 필요 충분 조건은 조건부(따옴표가 종속적이라고 간주하는 경우)일지라도 각 순간에 대한 다음 따옴표의 확률 분포를 아는 것입니다. 그리고 이 질문은 알려진 형식이 주어지면 조건부 분포의 매개변수를 추정하는 것이 완전히 표준 작업인 것을 해결할 수 있습니다.
또한이 방법은 계산이 더 어려워 질 것이라는 점을 제외하고는 기사에 자세히 설명되어 있습니다 ... 그러나 공식을 쌓지 않고 숫자로 수행하는 것을 누가 막습니까?
여기서 문제는 이것에 있는 것이 아니라 "수익성 있는" 수준에서 문제를 해결할 수 있는 근본적인 가능성에 있습니다. 결과를 실제로 사용하려면 세그먼트의 최대값과 최소값 모두에 도달해야 하기 때문입니다. 50% 이상의 확률로, 즉 Pmax*Pmin>=0.5여야 하며, 여기서 Pmax 및 Pmin>=0.7071, 즉 실제적으로 실현할 수 없는 것으로 판명될 수 있는 최대-최소 추측의 71% 이상을 보장하는 방식으로 m을 선택해야 합니다.
그러나 일반적으로 제 생각에는 이 설정의 문제에 세심한 주의를 기울일 필요가 있습니다. 어쨌든 할 것입니다.
미래의 조건부 분포의 유형과 매개변수를 안다면 그것으로 충분하지 않습니까? 우리는 이것을 어떻게 알 수 있습니까? 아니면 어떻게 알 수 있습니까?
부족한. 종속성이 있다고 해서 조건부 분포의 기대치가 0과 다를 것이라는 의미는 아닙니다. 또한, 이 문제를 깊이 조사한 한, 조건부 분포의 MO는 정확히 0이거나 최소 3 막대의 종속성 깊이에 대해 매우 가깝습니다. 따라서 통계적 의존성의 주요 내용은 이전 인용문이 후속 인용문의 분산에 미치는 영향입니다.
조건의 매개변수를 얻는 것은 매우 간단합니다. W(x0/x1) = (a0+a1*x1)/2 * exp{-(a0+a1*x1) 형식으로 이전 x1에 따라 차분 계열의 현재 값 x0의 조건부 밀도를 찾습니다. *|x0|} - 이것은 이전 견적에 선형적으로 의존하는 가변 매개변수를 갖는 분포입니다. 나, 그랬다. 이 함수의 종류를 조사한 결과, 이런 형태의 표기가 시장에 아주 잘 어울린다고 할 수 있다. 글쎄, 그럼 - 우리는 알려진 방법으로 현재 행에 따라 매개 변수 0과 a1을 조정하고 사용합니다.
부족한. 종속성이 있다고 해서 조건부 분포의 기대치가 0과 다를 것이라는 의미는 아닙니다. 또한, 이 문제를 깊이 조사한 한, 조건부 분포의 MO는 정확히 0이거나 최소 3 막대의 종속성 깊이에 대해 매우 가깝습니다. 따라서 통계적 의존성의 주요 내용은 이전 인용문이 후속 인용문의 분산에 미치는 영향입니다.
조건의 매개변수를 얻는 것은 매우 간단합니다. W(x0/x1) = (a0+a1*x1)/2 * exp{-(a0+a1*x1) 형식으로 이전 x1에 따라 차분 계열의 현재 값 x0의 조건부 밀도를 찾습니다. *|x0|} - 이것은 이전 견적에 선형적으로 의존하는 가변 매개변수를 갖는 분포입니다. 나, 그랬다. 이 함수의 종류를 조사한 결과, 이런 형태의 표기가 시장에 아주 잘 어울린다고 할 수 있다. 글쎄, 그럼 - 우리는 알려진 방법으로 현재 시리즈에 따라 매개 변수 0과 a1을 조정하고 사용합니다.
그러나 분포는 초기 데이터와 프로세스에 대한 지식에 따라 다릅니다. 저것들. 알려진 종속성을 탐색하고 변동성 메모리에서 다양한 효과를 발견했으며 이로부터 분산의 조건부 분포를 구성할 수 있습니다. 이 모델을 기반으로 대규모 데이터 앙상블에서 mo=0입니다. 그러나 이것은 증분 방향에 메모리가 실제로 없다는 것을 의미하는 것이 아니라 증분 크기에만 있다는 의미입니다. 따라서 왕자가 신부를 방문하는 것은 우연이 아니며 먼저 나쁜 사람이 가고 다음으로 더 나은 사람이 갑니다)) 또는 다른 임의의 다른 순서가 아닙니다. 그리고이 사실은 모든 카드를 혼란스럽게 할 것입니다. 그 계획은 왕자들이 그들의 선함과 그들보다 먼저 온 자들의 선함에 상관없이 우연히 들어오면 작동합니다. 물론 유형 종속성만 있는 경우 매우 좋은 왕자 다음에는 매우 좋거나 매우 나쁜 왕자(값 종속성)가 따라옵니다. 예, 이러한 종속성의 유형을 고려하여 문제를 해결할 수 있습니다.
그러나 분포는 초기 데이터와 프로세스에 대한 지식에 따라 다릅니다. 저것들. 알려진 종속성을 탐색하고 변동성 메모리에서 다양한 효과를 발견했으며 이로부터 분산의 조건부 분포를 구성할 수 있습니다. 이 모델을 기반으로 대규모 데이터 앙상블에서 mo=0입니다. 그러나 이것은 증분 방향에 메모리가 실제로 없다는 것을 의미하는 것이 아니라 증분 크기에만 있다는 의미입니다. 따라서 왕자가 신부를 방문하는 것은 우연이 아니며 먼저 나쁜 사람이 가고 다음으로 더 나은 사람이 갑니다)) 또는 다른 임의의 다른 순서가 아닙니다. 그리고이 사실은 모든 카드를 혼란스럽게 할 것입니다. 그 계획은 왕자들이 그들의 선함과 그들보다 먼저 온 자들의 선함에 상관없이 우연히 들어오면 작동합니다. 물론 유형 종속성만 있는 경우 매우 좋은 왕자 다음에는 매우 좋거나 매우 나쁜 왕자(값 종속성)가 따라옵니다. 예, 이러한 종속성의 유형을 고려하여 문제를 해결할 수 있습니다.
내가 _모든__ 종속성을 알고 있다는 말은 아니지만 일부를 알고 있고 그들의 도움으로 확률을 추정할 수 있습니다. 내가 아는 한, 매개변수 0과 a1은 분 차트에서 몇 시간의 기간으로 매우 느리게 부동하고 상당히 좁은 범위에서 변동하므로 계산하고 사용할 수 있습니다.
중독의 존재가 왕자가 우연히 오지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 예를 들어, 다음과 같을 수 있습니다. "약간 더 나은" 왕자가 "나쁜" 왕자 다음에 들어갈 확률은 "훨씬 더 나은" 왕자가 들어갈 확률보다 약간 높습니다. 이 경우 약간의 양의 자기상관 이 있습니다("훨씬 더" 및 "약간 더 좋아질" 확률이 동일한 고전적 방식과 대조적으로). 이 유형의 종속성은 회로의 성능에 영향을 미치지 않습니다.
..."나쁜" 왕자 다음에 "조금 더 나은" 왕자가 들어갈 확률은 "훨씬 더 나은" 왕자가 들어갈 확률보다 약간 높습니다. 이 경우 약간의 양의 자기상관이 있습니다("훨씬 더" 및 "약간 더 좋아질" 확률이 동일한 고전적 방식과 대조적으로). 이 유형의 종속성은 회로의 성능에 영향을 미치지 않습니다.
그리고 여기에서 그들은 영향을 미칩니다. 이것은 "일부 양의" 상관관계가 아니라 1에 가깝고 매우 큰 지연 공간에 걸쳐 있습니다.