하지만 질문이 있습니다. 이 주제의 거의 모든 페이지(그리고 대부분의 다른 주제에서)에서 Forex의 가격 범위에 대해 계산된 수학적 기대치가 메시지를 통해 나타납니다.
그리고 비정상 및 비수렴 시계열에 대한 MO를 어떻게 계산합니까? 결국 MO의 개념은 절대적으로 융합된 VR에만 도입됩니다.
이 질문은 사실 그렇게 간단하지 않습니다. 시리즈가 고정적이지 않다고 말할 때 우리 중 일부가 실제로 의미하는 것은 이 비정상성이 특정하다는 것입니다. 그것은 전통적인 프레임워크에 잘 맞지 않고, 단편적이며, 이것이 유일한 기능은 아닙니다. 그러나 이것은 일반적으로 별개의 문제이며 매우 큰 문제입니다.
그러나 저자가 한 것처럼 그림을 참조하십시오. topikstarte에서 - 확실히 그렇게 하는 것은 옳지 않습니다. 따라서 예, MO, 분산 및 기타 통계적 속성은 통계적 의미에서 존재하지 않습니다. 그리고 몇 가지 수학 연산의 결과로 원숭이와 안경을 하나씩 추가할 수 있습니다. :) 결과적으로 어떤 일이 일어날 것인가 - 아마도 우화일 것입니다.
하지만 질문이 있습니다. 이 주제의 거의 모든 페이지(그리고 대부분의 다른 주제에서)에서 Forex의 가격 범위에 대해 계산된 수학적 기대치가 메시지를 통해 나타납니다.
그리고 비정상 및 비수렴 시계열에 대해 MO를 어떻게 계산합니까? 결국 MO의 개념은 절대적으로 융합된 VR에만 도입됩니다.
다음 스레드 에서는 분위수를 사용하여 VR 매개변수를 추정하는 방법을 제안했습니다. 기대치를 적용할 때 이것은 마지막 값의 n에 대한 중앙값(평균이 아님)에 의한 추정치입니다. 그런데 결과는 SNR 측면에서 훨씬 더 좋습니다.
나는 거기에서 시리즈의 고정성에 대한 내 의견을 정당화했습니다. 현재 나는 결과 시리즈가 두 개의 고정(더 정확하게는 유사 고정 - 천천히 부동 특성을 가짐) 임의 프로세스의 합인 모델을 작업 중입니다. 랜덤 프로세스 - 가우스 " 진정" 및 Poisson "고장". 이 접근 방식을 사용하면 결과 프로세스의 비정상성이 분명해집니다. 오늘날 내가 가진 이러한 발전을 통해 현실에 가까운 가격 모델을 구축하는 과정에서 올바른 방향으로 나아가고 있다고 말할 수 있습니다.
상관 관계는 -1에서 +1까지의 모든 수식에서 항상 나오는 숫자일 뿐입니다. 공식을 BP에 적용하면 모든 통화 쌍 사이, 통화 쌍과 목성의 움직임 사이, 통화 쌍과 다른 모든 것 사이의 상관 관계 값을 항상 얻습니다.
통계에 관한 모든 교과서는 상관 관계와 잘못된 상관 관계의 존재에 대해 경고합니다. 서로를 구분하려면 거짓 지식의 음행에 빠지지 않도록 다른 통계 방법을 적용해야 합니다. 동시에 상관 관계를 잘못된 상관 관계와 분리하는 데 가장 효과적인 것은 두 확률 변수 간의 관계 가능성에 대한 몇 가지 의미 있는 가정입니다. 연결에 대한 선험적 가정을 통해 유로 달러와 영국 간의 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 파운드, 그러나 우리는 이 목록에 중국 위안 을 포함하지 않을 것입니다. 수학적 장치의 도움으로 우리는 이러한 가정을 확인하고 VR의 통계적 특성이 고려되지 않았거나 예를 들어 정상.
Privalov는 스크립트를 작성했으며 결과는 Matkadov와 일치합니다. 나는 다른 사람을 보지 않고 대본을 썼고 결과를 비교했습니다 - 그들은 Pivalov와 Matkad의 것과 일치합니다. 150명의 사람들이 이미 이 QC를 150번 작성했으며 모든 사람이 동일한 결과를 얻었습니다. 그렇다면 왜 모든 사람들이 갑자기 프로그램을 재작성하기 위해 서두르면서 누군가가 Pearson의 QC에 대한 자신만의 해석을 가지고 있다는 것을 갑자기 알게 되었습니까?
샘플에 Pearson의 QC에 대한 정의가 있습니다. 피어슨씨씨씨라고 해서 다들 어떻게 생각하는지 이해가 안가네요. Mathcad에서 함수의 이름을 지정하십시오. 도움말에서 해당 설명을 자세히 볼 수 있습니다.
매우 흥미로운 토론! 지식이 풍부하고 재미있습니다.
하지만 질문이 있습니다. 이 주제의 거의 모든 페이지(그리고 대부분의 다른 주제에서)에서 Forex의 가격 범위에 대해 계산된 수학적 기대치가 메시지를 통해 나타납니다.
그리고 비정상 및 비수렴 시계열 에 대해 MO를 어떻게 계산합니까? 결국 MO의 개념은 절대적으로 융합된 VR에만 도입됩니다.
하지만 질문이 있습니다. 이 주제의 거의 모든 페이지(그리고 대부분의 다른 주제에서)에서 Forex의 가격 범위에 대해 계산된 수학적 기대치가 메시지를 통해 나타납니다.
그리고 비정상 및 비수렴 시계열에 대한 MO를 어떻게 계산합니까? 결국 MO의 개념은 절대적으로 융합된 VR에만 도입됩니다.
이 질문은 사실 그렇게 간단하지 않습니다. 시리즈가 고정적이지 않다고 말할 때 우리 중 일부가 실제로 의미하는 것은 이 비정상성이 특정하다는 것입니다. 그것은 전통적인 프레임워크에 잘 맞지 않고, 단편적이며, 이것이 유일한 기능은 아닙니다. 그러나 이것은 일반적으로 별개의 문제이며 매우 큰 문제입니다.
그러나 저자가 한 것처럼 그림을 참조하십시오. topikstarte에서 - 확실히 그렇게 하는 것은 옳지 않습니다. 따라서 예, MO, 분산 및 기타 통계적 속성은 통계적 의미에서 존재하지 않습니다. 그리고 몇 가지 수학 연산의 결과로 원숭이와 안경을 하나씩 추가할 수 있습니다. :) 결과적으로 어떤 일이 일어날 것인가 - 아마도 우화일 것입니다.
두 개의 무작위 프로세스 사이에 선형 관계가 없다면 어떻게 될까요?
두 계열 사이에 선형 관계의 척도가 있다고 가정해 보겠습니다.
그것으로 할? 회귀를 구축? 확인. 빌드하고 좋은 근사값을 얻자
한 행에서 다른 행으로 그리고 다음은 무엇입니까? 우리는 예측을 받았습니까? 그것과는 거리가 멀다.
그리고 피어슨과 상관 관계의 도움으로 이것은 할 수 없습니다!
결국, 우리는 역학이 필요합니다! 스칼라 값에서 얼마나 nafik 역학인지,
상관관계의 종류? 그리고 Pearson은 전혀 좋지 않습니다. 그는 대칭입니다.
대칭 그래프를 볼 수 있지만 비대칭 측정이 필요합니다.
행은 다른 행보다 먼저 있어야 합니다(또는 그 반대의 경우도 마찬가지).
:)
비정상성에 대해 그리고 한 행과 다른 행의 연결을 감지한 다음 여기에서
가장 중요한 것은 고정이 무엇이며 왜 필요한지 이해하는 것입니다 ...
고정성은 전체 시간 기준 축을 따라 시간에 따른 모멘트의 불변성입니다.
한 행을 다른 행에 대해 이동하기 시작하더라도 연결을 찾을 수 없습니다.
손은 이 동적 연결을 파괴하여 시리즈를 시간적으로 동질적으로 만들었습니다.
따라서 여기서 가장 중요한 것은 과용하지 않는 것입니다. :)
매우 흥미로운 토론! 지식이 풍부하고 재미있습니다.
하지만 질문이 있습니다. 이 주제의 거의 모든 페이지(그리고 대부분의 다른 주제에서)에서 Forex의 가격 범위에 대해 계산된 수학적 기대치가 메시지를 통해 나타납니다.
그리고 비정상 및 비수렴 시계열에 대해 MO를 어떻게 계산합니까? 결국 MO의 개념은 절대적으로 융합된 VR에만 도입됩니다.
다음 스레드 에서는 분위수를 사용하여 VR 매개변수를 추정하는 방법을 제안했습니다. 기대치를 적용할 때 이것은 마지막 값의 n에 대한 중앙값(평균이 아님)에 의한 추정치입니다. 그런데 결과는 SNR 측면에서 훨씬 더 좋습니다.
나는 거기에서 시리즈의 고정성에 대한 내 의견을 정당화했습니다. 현재 나는 결과 시리즈가 두 개의 고정(더 정확하게는 유사 고정 - 천천히 부동 특성을 가짐) 임의 프로세스의 합인 모델을 작업 중입니다. 랜덤 프로세스 - 가우스 " 진정" 및 Poisson "고장". 이 접근 방식을 사용하면 결과 프로세스의 비정상성이 분명해집니다. 오늘날 내가 가진 이러한 발전을 통해 현실에 가까운 가격 모델을 구축하는 과정에서 올바른 방향으로 나아가고 있다고 말할 수 있습니다.
5센트를 투자하고 싶습니다.
상관 관계는 -1에서 +1까지의 모든 수식에서 항상 나오는 숫자일 뿐입니다. 공식을 BP에 적용하면 모든 통화 쌍 사이, 통화 쌍과 목성의 움직임 사이, 통화 쌍과 다른 모든 것 사이의 상관 관계 값을 항상 얻습니다.
통계에 관한 모든 교과서는 상관 관계와 잘못된 상관 관계의 존재에 대해 경고합니다. 서로를 구분하려면 거짓 지식의 음행에 빠지지 않도록 다른 통계 방법을 적용해야 합니다. 동시에 상관 관계를 잘못된 상관 관계와 분리하는 데 가장 효과적인 것은 두 확률 변수 간의 관계 가능성에 대한 몇 가지 의미 있는 가정입니다. 연결에 대한 선험적 가정을 통해 유로 달러와 영국 간의 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 파운드, 그러나 우리는 이 목록에 중국 위안 을 포함하지 않을 것입니다. 수학적 장치의 도움으로 우리는 이러한 가정을 확인하고 VR의 통계적 특성이 고려되지 않았거나 예를 들어 정상.
Privalov는 스크립트를 작성했으며 결과는 Matkadov와 일치합니다. 나는 다른 사람을 보지 않고 대본을 썼고 결과를 비교했습니다 - 그들은 Pivalov와 Matkad의 것과 일치합니다. 150명의 사람들이 이미 이 QC를 150번 작성했으며 모든 사람이 동일한 결과를 얻었습니다. 그렇다면 왜 모든 사람들이 갑자기 프로그램을 재작성하기 위해 서두르면서 누군가가 Pearson의 QC에 대한 자신만의 해석을 가지고 있다는 것을 갑자기 알게 되었습니까?
그리고 비정상 및 비수렴 시계열에 대한 MO를 어떻게 계산합니까? 결국 MO의 개념은 절대적으로 융합된 VR에만 도입됩니다.
그리고 피어슨과 상관 관계의 도움으로 이것은 할 수 없습니다!
결국, 우리는 역학이 필요합니다! 스칼라 값에서 얼마나 nafik 역학인지,
상관관계의 종류?
샘플에 Pearson의 QC에 대한 정의가 있습니다. 피어슨씨씨씨라고 해서 다들 어떻게 생각하는지 이해가 안가네요. Mathcad에서 함수의 이름을 지정하십시오. 도움말에서 해당 설명을 자세히 볼 수 있습니다.
게으름은 큰 힘입니다.
http://books.google.ru/books?id=or8sS60Q0ooC&pg=PA159&lpg=PA159&dq=mathcad+corr&source=bl&ots=X2IwE5hGCI&sig=wXlaqOs7LlEQnozhuXyKb2_Fx14&hl=ru&ei=Z4apTPnRHMyhOvH_1Y8M&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=2&ved=0CBoQ6AEwAQ#v=onepage&q=mathcad% 20corr&f=거짓
corr(A,B) - Pearson 샘플 상관 계수 계산.