Twist의 과학(Karl, Pearson 당시)에는 다른 수치적 방법과 유사하게 문제를 해결하기 위한 단일 통일된 방법이 있었고 현재도 없습니다. Twist에는 일련의 방법이 있으며, 그 중 대부분은 Carl(Gauss)에 따라 정규 분포를 따르는 확률 변수에 안정적으로 적용할 수 있습니다. 따라서 측정 결과를 어떤 공식으로 밀어 넣을 것인지뿐만 아니라 이러한 계산에 논리적으로 관련된 추론의 WHAT CHAIN이 수반되는 것이 중요합니다. 이것이 현대 이론의 "문제"입니다.
Science Twist는 단순히 가설을 테스트합니다. 그리고 추론 과정에서 바로 이 가설을 잃지 않기 위해서는 모든 계산이 설정된 PURPOSE(및 가설)에 부합하는지 다시 확인해야 합니다.
목적인 동시에 가설을 세우십시오. 당신의 가설은 무엇입니까? 행 사이의 연결은 무엇입니까? 의 말을하자. 그리고 목적은 무엇입니까? 다음 막대가 도착하면 어떤 결정을 내리겠습니까? 일련의 계산은 무엇을 제공해야합니까? 인맥이 없었는데 그녀가 나타났다고? 아니면 그녀가 작았다가 커졌다는 것입니까? 가설과 목표를 확인하지 않으면 구축한 산술 연산의 사슬에 결함이 있거나 성급한 결론이 나거나 너무 일반적인 결론이 포함될 수 있으며 오류가 발생할 수 있습니다.
문제는 Twist를 엉성하게 춤춘다는 것입니다. 수식, 단어, 정의 및 결론을 아무렇게나 던집니다.
누가 필요해?" 개인적으로? 또는 "일반적으로, 항상" 또는 "시계열에 대해"?
Twist의 과학(Karl, Pearson 당시)에는 다른 수치적 방법과 유사하게 문제를 해결하기 위한 단일 통일된 방법이 있었고 현재도 없습니다. Twist에는 일련의 방법이 있으며, 그 중 대부분은 Carl(Gauss)에 따라 정규 분포를 따르는 확률 변수에 안정적으로 적용할 수 있습니다. 따라서 측정 결과를 어떤 공식으로 밀어 넣을 것인지뿐만 아니라 이러한 계산에 논리적으로 관련된 추론의 WHAT CHAIN이 수반되는 것이 중요합니다. 이것이 현대 이론의 "문제"입니다.
Science Twist는 단순히 가설을 테스트합니다. 그리고 추론 과정에서 바로 이 가설을 잃지 않기 위해서는 모든 계산이 설정된 PURPOSE(및 가설)에 부합하는지 다시 확인해야 합니다.
목적으로 가설을 세우십시오. 당신의 가설은 무엇입니까? 행 사이의 연결은 무엇입니까? 의 말을하자. 그리고 목적은 무엇입니까? 다음 막대가 도착하면 어떤 결정을 내리겠습니까? 일련의 계산은 무엇을 제공해야합니까? 인맥이 없었는데 그녀가 나타났다고? 아니면 그녀가 작았다가 커졌다는 것입니까? 가설과 목표를 확인하지 않으면 구축한 산술 연산의 사슬에 결함이 있거나 성급한 결론이 나거나 너무 일반적인 결론이 포함될 수 있으며 오류가 발생할 수 있습니다.
저는 독학으로 거래하는 사람이며 가정과는 거리가 멉니다. 그러나 나는 내가 사용하는 공식의 본질과 내 "R"이 표시하는 그래프를 아주 잘 이해합니다. 내가 그것들을 이해하지 못하면 나는 그것들을 사용하지 않거나 이해하려고 노력합니다. I(0)에 대한 QC 이해합니다. 이 계수가 I(1)에 대해 고려하는 사항은 모르겠습니다. 간격 -1.0 1.0에서 임의의 숫자를 가져와야 하는 경우 I(1)에서 QC를 계산할 수 있지만 rand() 함수를 호출하는 것이 더 쉽습니다.
사인과 코사인은 한 쪽에서 일부 세그먼트로 이동합니다. 즉, 짧은 세그먼트에 대한 선형 상관 관계는 0보다 큽니다.
(이 그림은 이 스레드에서 더 높았습니다)
.... 그리고 그들은 다른 방향으로 간다. 따라서 긴 구간에 대해 AVERaging을 하면 이들 사이의 상관관계가 0이고 직교로 간주됨을 알 수 있습니다. 여기에 모든 자원이 한정되어 있고, 주 자원이 측정 세그먼트의 길이, 즉 시간이라는 사실에서 뒤따르는 모순이 있다.
문제는 Twist를 엉성하게 춤춘다는 것입니다. 수식, 단어, 정의 및 결론을 아무렇게나 던집니다.
누가 필요해?" 개인적으로? 또는 "일반적으로, 항상" 또는 "시계열에 대해"?
Twist의 과학(Karl, Pearson 당시)에는 다른 수치적 방법과 유사하게 문제를 해결하기 위한 단일 통일된 방법이 있었고 현재도 없습니다. Twist에는 일련의 방법이 있으며, 그 중 대부분은 Carl(Gauss)에 따라 정규 분포를 따르는 확률 변수에 안정적으로 적용할 수 있습니다. 따라서 측정 결과를 어떤 공식으로 밀어 넣을 것인지뿐만 아니라 이러한 계산에 논리적으로 관련된 추론의 WHAT CHAIN이 수반되는 것이 중요합니다. 이것이 현대 이론의 "문제"입니다.
Science Twist는 단순히 가설을 테스트합니다. 그리고 추론 과정에서 바로 이 가설을 잃지 않기 위해서는 모든 계산이 설정된 PURPOSE(및 가설)에 부합하는지 다시 확인해야 합니다.
목적으로 가설을 세우십시오. 당신의 가설은 무엇입니까? 행 사이의 연결은 무엇입니까? 의 말을하자. 그리고 목적은 무엇입니까? 다음 막대가 도착하면 어떤 결정을 내리겠습니까? 일련의 계산은 무엇을 제공해야합니까? 인맥이 없었는데 그녀가 나타났다고? 아니면 그녀가 작았다가 커졌다는 것입니까? 가설과 목표를 확인하지 않으면 구축한 산술 연산의 사슬에 결함이 있거나 성급한 결론이 나거나 너무 일반적인 결론이 포함될 수 있으며 오류가 발생할 수 있습니다.
그건 그렇고, 당신은 상관 관계의 존재가 인과 관계를 의미하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이것은 제가 이해할 수 있습니다. 그러나 당신은 무언가에서 벗어나야 합니다. 교차 상관을 사용하는 동안 다른 방법을 아직 모릅니다/이해하지 못합니다. 따라서 인과 관계를 설정하는 방법에 대한 지식이 있는 경우 이 주제에 완전히 공백이 있습니다.
C-4 : 그건 그렇고, 당신은 상관 관계의 존재가 인과 관계를 의미하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이것은 제가 이해할 수 있습니다. 하지만 무언가에서 벗어나야 합니다. 교차 상관을 사용하는 동안 다른 방법을 아직 모릅니다/이해하지 못합니다. 따라서 인과 관계를 설정하는 방법에 대한 지식이 있는 경우 이 주제에 완전히 공백이 있습니다.
물론 문제가 아닙니다. 동기를 명확히 하거나 동기의 차이를 명확히 합시다. 동료인 당신은 실제 거래자로서 가격 시리즈 차트에서 연결을 찾고 있습니다(보거나 보지 않음). 교차 상관 관계를 계산하고 한 통화의 추가 움직임을 기반으로 ANOTHER CURRENCY라는 결론을 내립니다. 아직 이동하지 않았지만 첫 번째 항목과 연결되어 있습니다. 여기도 이동 중입니다. 그런 다음 가격 변동으로 돈을 벌기 위해 포지션을 열기로 결정합니다. 그래서? 그렇다면 이것은 확률론적 의미에서 당신의 가설입니다.
글쎄, 그것은 우리 시대에 꽤 괜찮은 직업이다.
이것이 대형 은행과 헤지 펀드의 거래자가 일하는 방식입니다.
(지금 링크를 찾고 있어요)
그러나 이것은 말하자면 매우 실용적인 접근 방식입니다. 당신은 "... PRNG"라는 주제에 있었습니까? 같은 곳에서 나는 이것이 가능하다고 말한 칼(글쎄, 피어슨)의 말을 인용했지만 그러한 방법(글쎄, 더 정확하게는, 개인적으로 칼과 그의 친구 율)은 어떤 보장도 하지 않는다.
그러나 개인적으로 이 포럼의 자격을 갖춘 대부분의 수학자들은 그러한 상관 관계의 특별한 경우에 특히 관심이 없다고 생각합니다. 그들은 모든 경우에 대해 통계적 거래 모델에 관심이 있습니다.
적어도 개인적으로 나는 Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov 등의 메시지에서 그러한 결론을 도출합니다. "빠른 목록"에 명시적으로 표시되지 않은 사람이 있다면 미리 죄송합니다.
따라서 그들이 관심을 갖기 위해서는 그들의 질문에 대한 답을 얻기 위해 이러한 질문을 형식화해야 하며, 문제는 실질적인 대화를 위해서는 단어가 STRICT여야 한다는 것입니다.
물론 문제가 아닙니다. 동기를 명확히 하거나 동기의 차이를 명확히 합시다. 동료인 당신은 실제 거래자로서 가격 시리즈 차트에서 연결을 찾고 있습니다(보거나 보지 않음). 교차 상관 관계를 계산하고 ONE CURRENCY의 추가 움직임을 기반으로 ANOTHER CURRENCY, 즉 아직 이동하지 않았지만 첫 번째 항목과 연결되어 있습니다. 여기도 이동 중입니다. 그런 다음 가격 변동으로 돈을 벌기 위해 포지션을 열기로 결정합니다. 그래서?
글쎄, 그것은 우리 시대에 꽤 괜찮은 직업이다.
이것이 대형 은행과 헤지 펀드의 거래자가 일하는 방식입니다.
(지금 링크를 찾고 있어요)
그러나 이것은 말하자면 매우 실용적인 접근 방식입니다. 당신은 "... PRNG"라는 주제에 있었습니까? 같은 곳에서 나는 이것이 가능하다고 말한 칼(글쎄, 피어슨)의 말을 인용했지만 그러한 방법(글쎄, 더 정확하게는, 개인적으로 칼과 그의 친구 율)은 어떤 보장도 하지 않는다.
그러나 개인적으로 이 포럼의 자격을 갖춘 대부분의 수학자들은 그러한 상관 관계의 특별한 경우에 특히 관심이 없다고 생각합니다. 그들은 모든 경우에 대해 통계적 거래 모델에 관심이 있습니다.
적어도 개인적으로 나는 Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov 등의 메시지에서 그러한 결론을 도출합니다. 누군가가 "빠른 목록"에 명시적으로 표시되지 않은 경우 미리 용서해 주십시오.
따라서 그들이 관심을 갖기 위해서는 그들의 질문에 대한 답을 얻기 위해 이러한 질문을 형식화해야 하며, 문제는 실질적인 대화를 위해서는 단어가 STRICT여야 한다는 것입니다.
일반적으로 모든 것이 그렇습니다. 그러나 유일한 예외는 내가 관계를 결정할 수 있는 방법이 필요하고 그러한 관계가 선험적으로 존재한다는 가정을 사용하지 않는다는 것 입니다. 예를 들어 Wikipedia에서 회귀 분석 에 대한 기사를 읽었습니다.
...변수들 사이에 관계가 있는지 여부를 결정하기 위해 회귀 분석을 사용할 수 없습니다. 이러한 관계의 존재는 분석을 적용하기 위한 전제 조건이기 때문입니다.
동일한 회귀 분석을 사용하기 전에 관계를 식별해야 합니다. 그러나 그것을 공개하는 방법? 회귀 분석은 불가능합니다. 이것은 의사 소통, 상관 관계의 결과이기도합니다. 왜냐하면 QC 자체가 인과관계, 상호상관에 대해 이야기하지 않습니까? 더 좋아보이지만 내 지식은 거기서 끝이다...
더 좋게 말할 수는 없습니다. 결론은 명확 합니다. I(0) 및 I(0)에서만 QC를 계산해야 합니다 .
(숲으로 진입하는 속도를 늦춰야 할 때입니다...) 땅을 향해 이야기합시다.
문제는 Twist를 엉성하게 춤춘다는 것입니다. 수식, 단어, 정의 및 결론을 아무렇게나 던집니다.
누가 필요해?" 개인적으로? 또는 "일반적으로, 항상" 또는 " 시계열 에 대해"?
Twist의 과학(Karl, Pearson 당시)에는 다른 수치적 방법과 유사하게 문제를 해결하기 위한 단일 통일된 방법이 있었고 현재도 없습니다. Twist에는 일련의 방법이 있으며, 그 중 대부분은 Carl(Gauss)에 따라 정규 분포를 따르는 확률 변수에 안정적으로 적용할 수 있습니다. 따라서 측정 결과를 어떤 공식으로 밀어 넣을 것인지뿐만 아니라 이러한 계산에 논리적으로 관련된 추론의 WHAT CHAIN이 수반되는 것이 중요합니다. 이것이 현대 이론의 "문제"입니다.
Science Twist는 단순히 가설을 테스트합니다. 그리고 추론 과정에서 바로 이 가설을 잃지 않기 위해서는 모든 계산이 설정된 PURPOSE(및 가설)에 부합하는지 다시 확인해야 합니다.
목적인 동시에 가설을 세우십시오. 당신의 가설은 무엇입니까? 행 사이의 연결은 무엇입니까? 의 말을하자. 그리고 목적은 무엇입니까? 다음 막대가 도착하면 어떤 결정을 내리겠습니까? 일련의 계산은 무엇을 제공해야합니까? 인맥이 없었는데 그녀가 나타났다고? 아니면 그녀가 작았다가 커졌다는 것입니까? 가설과 목표를 확인하지 않으면 구축한 산술 연산의 사슬에 결함이 있거나 성급한 결론이 나거나 너무 일반적인 결론이 포함될 수 있으며 오류가 발생할 수 있습니다.
오른쪽. 잘하셨어요. 그리고 금융시장의 가격 계열에 대한 I(0)은 상관관계가 없거나 매우 낮은 상관관계를 가지므로 QC를 전혀 계산할 필요가 없습니다.
...
그건 사실이 아니야. 상관관계가 상당할 것입니다. QC 공식의 본질을 이해하면 두 프로세스가 같은 방향으로 갈 때 세그먼트에서 단방향 증분의 확률이 50/50보다 높다는 것을 이해하게 될 것입니다.
컷에, 예. 모든 증분에 대해 QC가 +1에 가까운 세그먼트를 선택할 수 있습니다. 그리고 나는 QC가 -1에 가까운 것을 선택할 수 있습니다. 그리고 나는 0에 가까운 곳에서 하나를 할 수 있습니다.
이것은 당신이 이해한다면
(숲으로 진입하는 속도를 늦춰야 할 때입니다...) 땅을 향해 이야기합시다.
문제는 Twist를 엉성하게 춤춘다는 것입니다. 수식, 단어, 정의 및 결론을 아무렇게나 던집니다.
누가 필요해?" 개인적으로? 또는 "일반적으로, 항상" 또는 "시계열에 대해"?
Twist의 과학(Karl, Pearson 당시)에는 다른 수치적 방법과 유사하게 문제를 해결하기 위한 단일 통일된 방법이 있었고 현재도 없습니다. Twist에는 일련의 방법이 있으며, 그 중 대부분은 Carl(Gauss)에 따라 정규 분포를 따르는 확률 변수에 안정적으로 적용할 수 있습니다. 따라서 측정 결과를 어떤 공식으로 밀어 넣을 것인지뿐만 아니라 이러한 계산에 논리적으로 관련된 추론의 WHAT CHAIN이 수반되는 것이 중요합니다. 이것이 현대 이론의 "문제"입니다.
Science Twist는 단순히 가설을 테스트합니다. 그리고 추론 과정에서 바로 이 가설을 잃지 않기 위해서는 모든 계산이 설정된 PURPOSE(및 가설)에 부합하는지 다시 확인해야 합니다.
목적으로 가설을 세우십시오. 당신의 가설은 무엇입니까? 행 사이의 연결은 무엇입니까? 의 말을하자. 그리고 목적은 무엇입니까? 다음 막대가 도착하면 어떤 결정을 내리겠습니까? 일련의 계산은 무엇을 제공해야합니까? 인맥이 없었는데 그녀가 나타났다고? 아니면 그녀가 작았다가 커졌다는 것입니까? 가설과 목표를 확인하지 않으면 구축한 산술 연산의 사슬에 결함이 있거나 성급한 결론이 나거나 너무 일반적인 결론이 포함될 수 있으며 오류가 발생할 수 있습니다.
컷에, 예. 모든 증분에 대해 QC가 +1에 가까운 세그먼트를 선택할 수 있습니다. 그리고 나는 QC가 -1에 가까운 것을 선택할 수 있습니다. 그리고 나는 0에 가까운 곳에서 하나를 할 수 있습니다.
이것은 당신이 이해한다면
사인과 코사인은 한 쪽에서 일부 세그먼트로 이동합니다. 즉, 짧은 세그먼트에 대한 선형 상관 관계는 0보다 큽니다.
(이 그림은 이 스레드에서 더 높았습니다)
.... 그리고 그들은 다른 방향으로 간다. 따라서 긴 구간에 대해 AVERaging을 하면 이들 사이의 상관관계가 0이고 직교로 간주됨을 알 수 있습니다. 여기에 모든 자원이 한정되어 있고, 주 자원이 측정 세그먼트의 길이, 즉 시간이라는 사실에서 뒤따르는 모순이 있다.
(숲으로 진입하는 속도를 늦춰야 할 때입니다...) 땅을 향해 이야기합시다.
문제는 Twist를 엉성하게 춤춘다는 것입니다. 수식, 단어, 정의 및 결론을 아무렇게나 던집니다.
누가 필요해?" 개인적으로? 또는 "일반적으로, 항상" 또는 "시계열에 대해"?
Twist의 과학(Karl, Pearson 당시)에는 다른 수치적 방법과 유사하게 문제를 해결하기 위한 단일 통일된 방법이 있었고 현재도 없습니다. Twist에는 일련의 방법이 있으며, 그 중 대부분은 Carl(Gauss)에 따라 정규 분포를 따르는 확률 변수에 안정적으로 적용할 수 있습니다. 따라서 측정 결과를 어떤 공식으로 밀어 넣을 것인지뿐만 아니라 이러한 계산에 논리적으로 관련된 추론의 WHAT CHAIN이 수반되는 것이 중요합니다. 이것이 현대 이론의 "문제"입니다.
Science Twist는 단순히 가설을 테스트합니다. 그리고 추론 과정에서 바로 이 가설을 잃지 않기 위해서는 모든 계산이 설정된 PURPOSE(및 가설)에 부합하는지 다시 확인해야 합니다.
목적으로 가설을 세우십시오. 당신의 가설은 무엇입니까? 행 사이의 연결은 무엇입니까? 의 말을하자. 그리고 목적은 무엇입니까? 다음 막대가 도착하면 어떤 결정을 내리겠습니까? 일련의 계산은 무엇을 제공해야합니까? 인맥이 없었는데 그녀가 나타났다고? 아니면 그녀가 작았다가 커졌다는 것입니까? 가설과 목표를 확인하지 않으면 구축한 산술 연산의 사슬에 결함이 있거나 성급한 결론이 나거나 너무 일반적인 결론이 포함될 수 있으며 오류가 발생할 수 있습니다.
따라서 인과 관계를 설정하는 방법에 대한 지식이 있는 경우 이 주제에 완전히 공백이 있습니다.
가장 잘 알려진 접근법은 Granger 인과관계 검정입니다. 전송 엔트로피도 볼 수 있습니다.
그건 그렇고, 당신은 상관 관계의 존재가 인과 관계를 의미하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이것은 제가 이해할 수 있습니다. 하지만 무언가에서 벗어나야 합니다. 교차 상관을 사용하는 동안 다른 방법을 아직 모릅니다/이해하지 못합니다. 따라서 인과 관계를 설정하는 방법에 대한 지식이 있는 경우 이 주제에 완전히 공백이 있습니다.
물론 문제가 아닙니다. 동기를 명확히 하거나 동기의 차이를 명확히 합시다. 동료인 당신은 실제 거래자로서 가격 시리즈 차트에서 연결을 찾고 있습니다(보거나 보지 않음). 교차 상관 관계를 계산하고 한 통화의 추가 움직임을 기반으로 ANOTHER CURRENCY라는 결론을 내립니다. 아직 이동하지 않았지만 첫 번째 항목과 연결되어 있습니다. 여기도 이동 중입니다. 그런 다음 가격 변동으로 돈을 벌기 위해 포지션을 열기로 결정합니다. 그래서? 그렇다면 이것은 확률론적 의미에서 당신의 가설입니다.
글쎄, 그것은 우리 시대에 꽤 괜찮은 직업이다.
이것이 대형 은행과 헤지 펀드의 거래자가 일하는 방식입니다.
(지금 링크를 찾고 있어요)
그러나 이것은 말하자면 매우 실용적인 접근 방식입니다. 당신은 "... PRNG"라는 주제에 있었습니까? 같은 곳에서 나는 이것이 가능하다고 말한 칼(글쎄, 피어슨)의 말을 인용했지만 그러한 방법(글쎄, 더 정확하게는, 개인적으로 칼과 그의 친구 율)은 어떤 보장도 하지 않는다.
그러나 개인적으로 이 포럼의 자격을 갖춘 대부분의 수학자들은 그러한 상관 관계의 특별한 경우에 특히 관심이 없다고 생각합니다. 그들은 모든 경우에 대해 통계적 거래 모델에 관심이 있습니다.
적어도 개인적으로 나는 Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov 등의 메시지에서 그러한 결론을 도출합니다. "빠른 목록"에 명시적으로 표시되지 않은 사람이 있다면 미리 죄송합니다.
따라서 그들이 관심을 갖기 위해서는 그들의 질문에 대한 답을 얻기 위해 이러한 질문을 형식화해야 하며, 문제는 실질적인 대화를 위해서는 단어가 STRICT여야 한다는 것입니다.
물론 문제가 아닙니다. 동기를 명확히 하거나 동기의 차이를 명확히 합시다. 동료인 당신은 실제 거래자로서 가격 시리즈 차트에서 연결을 찾고 있습니다(보거나 보지 않음). 교차 상관 관계를 계산하고 ONE CURRENCY의 추가 움직임을 기반으로 ANOTHER CURRENCY, 즉 아직 이동하지 않았지만 첫 번째 항목과 연결되어 있습니다. 여기도 이동 중입니다. 그런 다음 가격 변동으로 돈을 벌기 위해 포지션을 열기로 결정합니다. 그래서?
글쎄, 그것은 우리 시대에 꽤 괜찮은 직업이다.
이것이 대형 은행과 헤지 펀드의 거래자가 일하는 방식입니다.
(지금 링크를 찾고 있어요)
그러나 이것은 말하자면 매우 실용적인 접근 방식입니다. 당신은 "... PRNG"라는 주제에 있었습니까? 같은 곳에서 나는 이것이 가능하다고 말한 칼(글쎄, 피어슨)의 말을 인용했지만 그러한 방법(글쎄, 더 정확하게는, 개인적으로 칼과 그의 친구 율)은 어떤 보장도 하지 않는다.
그러나 개인적으로 이 포럼의 자격을 갖춘 대부분의 수학자들은 그러한 상관 관계의 특별한 경우에 특히 관심이 없다고 생각합니다. 그들은 모든 경우에 대해 통계적 거래 모델에 관심이 있습니다.
적어도 개인적으로 나는 Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov 등의 메시지에서 그러한 결론을 도출합니다. 누군가가 "빠른 목록"에 명시적으로 표시되지 않은 경우 미리 용서해 주십시오.
따라서 그들이 관심을 갖기 위해서는 그들의 질문에 대한 답을 얻기 위해 이러한 질문을 형식화해야 하며, 문제는 실질적인 대화를 위해서는 단어가 STRICT여야 한다는 것입니다.
일반적으로 모든 것이 그렇습니다. 그러나 유일한 예외는 내가 관계를 결정할 수 있는 방법이 필요하고 그러한 관계가 선험적으로 존재한다는 가정을 사용하지 않는다는 것 입니다. 예를 들어 Wikipedia에서 회귀 분석 에 대한 기사를 읽었습니다.
동일한 회귀 분석을 사용하기 전에 관계를 식별해야 합니다. 그러나 그것을 공개하는 방법? 회귀 분석은 불가능합니다. 이것은 의사 소통, 상관 관계의 결과이기도합니다. 왜냐하면 QC 자체가 인과관계, 상호상관에 대해 이야기하지 않습니까? 더 좋아보이지만 내 지식은 거기서 끝이다...