솔직히 말해서 이 주제를 연 것을 후회하기 시작합니다. 거의 모든 사람이 걷어차려고 애쓰며 심지어 xyz도 무엇을, 왜 이해하지 못합니다.
그러나 시작한 이후로 나는 지금 내 가정을 세우고 내 사업을 하기로 결정했습니다. 주말에는 시간이 없을 것입니다. 제가 더 자세히 이야기하고 싶은 것은 다이어그램과 함께 제 시스템과 관련된 것입니다. 우리는 몇 가지 결과를 설명해야 하고 시스템에 대해 이야기해야 하며 실제로 사라진 더 많은 시간과 욕망이 필요할 것입니다. 왜 합니까? 많은 사람들이 이것에 전혀 부담을 느끼지 않고 완전히 강압적인 결론을 내립니다. 그러므로 나는 간략하게 또는 오히려 아주 간략하게 할 것입니다.
Shnoll이 발견한 것은 훌륭하고, 이것이 전혀 확인되지 않더라도 - 템플릿과 일치하지 않는 생각을 위해, 지금 학자에게 기념비를 세울 수 있습니다.
모델 식별 이라는 큰 문제가 있습니다. 다소 보편적인 많은 방법 중에서 최대 가능성 방법이 두드러집니다. 이 방법은 간단하고 명확한 개념을 가지고 있습니다. 모델 매개변수의 추정은 우도 함수를 최대화하여 수행됩니다. 우도 함수의 값을 최대화하는 매개변수가 가장 가능성 있는 것으로 해석됩니다. 함수 자체는 결합 확률 밀도 입니다.
이 방법과 다른 방법을 기반으로 모델을 식별하려고 시도한 사람들은 이것이 보람 있는 작업이 아니라는 데 동의할 것입니다. 복잡한 모델의 경우 정규 분포가 있는 시계열의 경우에도 실제로 불가능합니다(여기서 분포의 모양은 그다지 중요하지 않음).
예를 들어 다음과 같이 많이 표시됩니다.
Shnoll은 실제로 객관적인 히스토그램에 주목했습니다. 이를 강조하여 "미세구조"라는 용어를 도입했습니다. 어떤 신화적인 분포가 아닙니다(이것은 통계, 실험, 우리는 빈도로 작업함) 완전히 객관적이고 진짜 쓰레기입니다. 실험이 처리되는 현재 알고리즘은 이러한 데이터를 "철"하고 모든 "지식"을 제거하고 많은 것을 근본적으로 불가능하게 만듭니다. 그건 그렇고, 분포 유형을 결정하기 위한 "신뢰할 수 있는" 방법 중 하나는 다시 최대 가능성입니다.
그리고 HideYourRiches 에 완전히 동의하지 않습니다.
Это распространённое заблуждение. Уложить что то в матстатистику, так просто - нельзя.
그렇게 간단하고 모호하지 않습니다. 별말씀을요. 많은 경우에 가능합니다. 매우 많은. 수학, 말하자면 "과학적에 가까운 과학" 중 하나인 그녀입니다. 아주 오랫동안 나는 추세와 무작위성에 관한 통계에 종사했습니다. 또한 일반적으로 정당화되고 과학적으로 입증 된 "혼란"이 있습니다.
따라서 두 번째 부분부터 학자의 회고록에는 모델 식별에 대한 거의 새로운 접근 방식에 대한 매우 좋은 비전이 포함되어 있습니다. 동료들에게만 이것에 대해 조사할 필요가 있습니다. 별에 대해 이야기하지 말고 저를 믿으십시오. 그들은 아직 별과 관련이 없으며 나는 그들에 대해 아무 것도 이해하지 못합니다. 따라서 "영향 요인"(용어가 아직 확정되지 않음)은 일반적으로 별도의 주제이지만 염두에 두고 효과를 향상시킬 수 있는 일부 "진동 현상"이 있습니다.
내가 "죽은 통계"라는 개념을 소개했을 때 조금 더 추가하겠습니다. 결국 이렇게 되고 모든 것이 정확하고 프로세스가 간단하고 모델이 이론적이고 분포가 있으며 어느 것이 정확한지 알지만 작동하지 않습니다. 약간의 조정만 하면 끝입니다.
글쎄요, 당신은 할 수 없습니다. 10개의 예측 포인트와 이론적 확률 밀도로 프로세스를 식별하는 것은 근본적으로 불가능합니다. 여기서 더 미묘하게 행동해야합니다.
귀하의 재산을 숨기기 위해
당신의 단호한 진술에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 히스토그램을 게시합니다. 학자가 배치하고, 배치하지 않으면 단순히 이야기하는 것이 무의미합니다. 나는 이런 대화에 관심이 없습니다.
당신은 그의 작업에서 fibo 숫자에 대해 완전히 무해한 몇 개의 단락을 읽고 그냥 "이동"했습니다. 그리고 나는 이것이 완전한 헛소리라고 생각하지만 다른 사람들에게 악의를 연마하십시오.
학자는 FIBO 및 그 이론에서 귀하의 돈과 거래를 가져갈 것을 제안하지 않습니다. 그리고 나는 그것을 제공하지 않습니다.
(주의를 기울이시기 바랍니다)
당신이 뭔가에 대해 진지한지 증명 하고 논쟁 하거나 내 시간을 낭비하지 마십시오. 그리고 "누군가가 뭔가를 보았다." 너만 통계를 안다고 생각하니? 실례합니다. 하지만 당신은 무언가를 하라고 배운 학생과 같으며 알고리즘에 따라 엄격하게 멍청하게 헛소리를 하고 나오는 모든 것은 "넌센스"입니다.
동의하지 않고 말도 안되는 소리라고 생각한다고 가정해 봅시다. 당신에게는 모든 권리가 있으며, 괜찮습니다. 아무도 시험 중에 목숨을 걸지 않을 것입니다. 그들은 딱따구리처럼 "할 수 없다", "할 수 없다"라는 의견을 표명했습니다. 개인적으로 들었습니다.
그렇게 간단하고 모호하지 않습니다. 별말씀을요. 많은 경우에 가능합니다. 매우 많은. 수학, 말하자면 "과학적에 가까운 과학" 중 하나인 그녀입니다. 아주 오랫동안 나는 추세와 무작위성에 관한 통계에 종사했습니다. 또한 일반적으로 정당화되고 과학적으로 입증 된 "혼란"이 있습니다.
. 수학적 통계에는 "혼란"이 없지만 그 방법을 무심코 사용하려고하는 사람들이 많이 있습니다. 그래서, 마음에 "혼란". 수학적 통계의 적용 가능성과 가능성의 영역은 오랫동안 연구되고 알려졌습니다. 수학 통계는 만능이 아니며 모든 과학의 어머니가 아니며 과학적 방법 중에서 고유 한 구석이 있으며 더 많은 척하지 않습니다.
판스워스 :
글쎄요, 당신은 할 수 없습니다. 10개의 예측 포인트와 이론적 확률 밀도로 프로세스를 식별하는 것은 근본적으로 불가능합니다. 여기서 더 미묘하게 행동해야합니다.
. 나는 당신이 이미 이것을 어딘가에서 언급했다는 사실만으로 renko와 kagi 변동성에 대한 Shiryaev의 강의를 읽었을 것이라고 확신합니다. Shiryaev가 직접 "이것은 어떤 종류의 과정입니까?"라고 말하는 실수를 왜 반복합니까? 이해했나요? 먼저 프로세스가 식별되고 나서야 "10개의 예측 포인트 및 확률 밀도 "에 대해 이야기할 수 있습니다. 그러나 그 반대는 아닙니다.
판스워스 :
따라서 두 번째 부분부터 학자의 회고록에는 모델 식별에 대한 거의 새로운 접근 방식에 대한 매우 좋은 비전이 포함되어 있습니다.
. 혹시라도 되풀이하지 않도록 알려드릴테니 2편은 충분히 정독했습니다. 실제로 "눈으로" 히스토그램을 비교하는 것이 제안되었습니다. 다른 해에 5-7 명이이 프로세스를 공식화하려고 시도한 방법에 대한 슬픈 이야기도 설명되어 있습니다. 일반적으로 "나는 그렇게 본다"는 것을 제외하고는 합리적인 기준이 없습니다. 그 밖에도 놀라운 것들이 많이 있습니다.
판스워스 :
당신의 단호한 진술에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 히스토그램을 게시합니다. 학자가 배치하고, 배치하지 않으면 단순히 이야기하는 것이 무의미합니다. 나는 이런 대화에 관심이 없습니다.
당신은 그의 작업에서 fibo 숫자에 대해 완전히 무해한 몇 개의 단락을 읽고 그냥 "이동"했습니다. 그리고 나는 이것이 완전한 헛소리라고 생각하지만 다른 사람들에게 악의를 연마하십시오.
. 나는 여기서 끔찍한 오해를 봅니다. 여기에서 우리는 러시아 자연 과학 아카데미(샬롯 아카데미)의 학자의 놀라운 결과를 비판합니다. 내 일이 아니야. 내 작업은 상업적 결과이며 회사의 자산입니다. 출판 - 할 수 없습니다. 저는 권리가 없습니다. 그러나 나는 이미 결론을 내렸습니다. 내 데이터에는 그런 종류의 것이 없습니다.
판스워스 :
학자는 FIBO 및 그 이론에서 귀하의 돈과 거래를 가져갈 것을 제안하지 않습니다. 그리고 나는 그것을 제공하지 않습니다.
(주의를 기울이시기 바랍니다)
. 나는 "돈, 진은 어디에 있습니까?" 아니면 질문자가 Package State의 눈을 열심히 보고 있었습니까? 아니요, 이 경우에는 상관없어요.
판스워스 :
당신이 뭔가에 대해 진지한지 증명 하고 논쟁 하거나 내 시간을 낭비하지 마십시오. 그리고 "누군가가 뭔가를 보았다." 너만 통계를 안다고 생각하니? 실례합니다. 하지만 당신은 무언가를 하라고 배운 학생과 같으며 알고리즘에 따라 엄격하게 멍청하게 헛소리를 하고 나오는 모든 것은 "넌센스"입니다.
동의하지 않고 말도 안되는 소리라고 생각한다고 가정해 봅시다. 당신에게는 모든 권리가 있으며, 괜찮습니다. 아무도 시험 중에 목숨을 걸지 않을 것입니다. 그들은 딱따구리처럼 "할 수 없다", "할 수 없다"라는 의견을 표명했습니다. 개인적으로 들었습니다.
. 수학적 통계에는 "혼란"이 없지만 그 방법을 무심코 사용하려고하는 사람들이 많이 있습니다. 그래서, 마음에 "혼란". 수학적 통계의 적용 가능성과 가능성의 영역은 오랫동안 연구되고 알려졌습니다. 수학 통계는 만능이 아니며 모든 과학의 어머니가 아니며 과학적 방법 중에서 고유 한 구석이 있으며 더 많은 척하지 않습니다.
예, 물론 형식적으로 맞습니다. 그리고 나는 "난장판"에 대해 너무 멀리 갔지만 문제가 있는 상황이 꽤 많이 있습니다. 순전히 실용적입니다. 사실.
나는 당신이 이미 이것을 어딘가에서 언급했다는 사실만으로 renko와 kagi 변동성에 대한 Shiryaev의 강의를 읽었을 것이라고 확신합니다. Shiryaev가 직접 "이것은 어떤 종류의 과정입니까?"라고 말하는 실수를 왜 반복합니까? 이해했나요? 먼저 프로세스가 식별되고 나서야 "10개의 예측 포인트 및 확률 밀도"에 대해 이야기할 수 있습니다. 그러나 그 반대는 아닙니다.
이해를 못하시는 것 같습니다. 첫째, 선험적으로 거의 알려지지 않은 프로세스에 대해 항상 가정이 만들어지고, 기준이 개발된 다음 시리즈가 취해지며, 그런 다음에만 이 프로세스를 식별하고 가정을 확인합니다. 유일한 방법입니다. 식별 방법은 식별할 프로세스 자체 없이는 작동하지 않습니다. (이건 그냥 바보입니다).그리고 그것은 예측하거나 어딘가에서 가져옵니다. 이 경우에는 중요하지 않습니다. 가능성 함수는 추상적인 것이 아니라 구체적인 것입니다. 연산을 위해서는 계열이 필요합니다(자연적/예측적/...무엇이든).
어떤 종류의 분포가 있는 프로세스가 예를 들어AR(p) 또는 아리마(,,,) 또는 다른 것에 가깝다고 가정했습니다. 그리고 어떤p를 취할것인가? 분포가 알려진 경우 가능도 함수를 출력하고 어떻게든 최적화합니다. 메소드는 이 함수 의 최대값 에 해당하는p 를 선택합니다. Shiryaev는 완전히 다른 것을 염두에 두었고 아무도 실수를 반복하지 않았습니다.
혹시라도 되풀이하지 않도록 알려드릴테니 2편은 충분히 정독했습니다. 실제로 "눈으로" 히스토그램을 비교하는 것이 제안되었습니다. 다른 해에 5-7 명이이 프로세스를 공식화하려고 시도한 방법에 대한 슬픈 이야기도 설명되어 있습니다. 일반적으로 "나는 그렇게 본다"는 것을 제외하고는 합리적인 기준이 없습니다. 그 밖에도 놀라운 것들이 많이 있습니다.
나는 이 일을 위해 기도하는 것을 제안하지 않습니다. 나는 단지 이론적으로 식별 방법의 효율성을 높일 수 있다는 가정을 했습니다. 제가 이런 글을 작성하여 이미 증명한 바가 있습니까, 아니면 관리자에게 모든 것을 삭제해 달라고 요청해야 하는 구체적인 주장을 하셨습니까? o) 그런 범주성은 어디에서 오는 것입니까?
. 나는 여기서 끔찍한 오해를 봅니다. 여기에서 우리는 러시아 자연 과학 아카데미(샬롯 아카데미)의 학자의 놀라운 결과를 비판합니다. 내 일이 아니야. 내 작업은 상업적 결과이며 회사의 자산입니다. 출판 - 할 수 없습니다. 저는 권리가 없습니다. 그러나 나는 이미 결론을 내렸습니다. 내 데이터에는 그런 종류의 것이 없습니다.
당신은 오해가 있습니다. 나는 비판을 초대하지 않았다. 나 자신은 모든 것과 모든 사람을 비판할 수 있습니다. 나는 ... 이러한 REANS와 물건. 저만의 개념적 비전을 제시하면서 읽고 토론하도록 여러분을 초대했습니다. 그리고 난 당신의 비밀 데이터가 정말로 필요하지 않습니다.
. 나는 "돈, 진은 어디에 있습니까?" 아니면 질문자가 Package State의 눈을 열심히 보고 있었습니까? 아니요, 이 경우에는 상관없어요.
여기 당신은 혼자가 아니며 나는 상관하지 않습니다.
. 여기 누군가가 이미 말했습니다. 다시 말하겠습니다. 저는 육분의에 반대합니다.
그리고 저는 육분의가 아닙니다. 육분의를 어디서 봤어? 다들 어떤 꿈을 꾸시나요? 어쩌면 내가 줄 사이에 제안하고 세계를 캡처?
틱 볼륨의 변화 특성은 오랫동안 잘 알려져 있고 설명되어 있습니다. 거기에서 아무것도 찾을 필요가 없습니다. 모든 것이 명확합니다.
황금 부분의 비율의 불변성. 발현이다
현재 널리 연구되고 있는 자기 유사성의 속성" p.359
나는 Shnol을 언급하지 않고 단지 지각에 대해서만 언급합니다. 어떤 사람들은 모든 것에 대해 매우 비판적입니다.
그리고 다른 것을 지각하는 것은 어떻습니까? Shnol은 내 다람쥐에게 이런 일이 발생했기 때문에 당신과 같아야한다고 말합니다. 젠장, 우리는 그렇지 않지만 모든 것이 원래대로입니다.
확인. 잊자. 당신은 나를 이해하지 못했습니다. 더 이상 이야기할 것이 없습니다.
확인. 잊자. 당신은 나를 이해하지 못했습니다. 더 이상 이야기할 것이 없습니다.
그래서 그들이 말하는 것처럼 "몸에 더 가깝습니다."
솔직히 말해서 이 주제를 연 것을 후회하기 시작합니다. 거의 모든 사람이 걷어차려고 애쓰며 심지어 xyz도 무엇을, 왜 이해하지 못합니다.
그러나 시작한 이후로 나는 지금 내 가정을 세우고 내 사업을 하기로 결정했습니다. 주말에는 시간이 없을 것입니다. 제가 더 자세히 이야기하고 싶은 것은 다이어그램과 함께 제 시스템과 관련된 것입니다. 우리는 몇 가지 결과를 설명해야 하고 시스템에 대해 이야기해야 하며 실제로 사라진 더 많은 시간과 욕망이 필요할 것입니다. 왜 합니까? 많은 사람들이 이것에 전혀 부담을 느끼지 않고 완전히 강압적인 결론을 내립니다. 그러므로 나는 간략하게 또는 오히려 아주 간략하게 할 것입니다.
Shnoll이 발견한 것은 훌륭하고, 이것이 전혀 확인되지 않더라도 - 템플릿과 일치하지 않는 생각을 위해, 지금 학자에게 기념비를 세울 수 있습니다.
모델 식별 이라는 큰 문제가 있습니다. 다소 보편적인 많은 방법 중에서 최대 가능성 방법이 두드러집니다. 이 방법은 간단하고 명확한 개념을 가지고 있습니다. 모델 매개변수의 추정은 우도 함수를 최대화하여 수행됩니다. 우도 함수의 값을 최대화하는 매개변수가 가장 가능성 있는 것으로 해석됩니다. 함수 자체는 결합 확률 밀도 입니다.
이 방법과 다른 방법을 기반으로 모델을 식별하려고 시도한 사람들은 이것이 보람 있는 작업이 아니라는 데 동의할 것입니다. 복잡한 모델의 경우 정규 분포가 있는 시계열의 경우에도 실제로 불가능합니다(여기서 분포의 모양은 그다지 중요하지 않음).
예를 들어 다음과 같이 많이 표시됩니다.
Shnoll은 실제로 객관적인 히스토그램에 주목했습니다. 이를 강조하여 "미세구조"라는 용어를 도입했습니다. 어떤 신화적인 분포가 아닙니다(이것은 통계, 실험, 우리는 빈도로 작업함) 완전히 객관적이고 진짜 쓰레기입니다. 실험이 처리되는 현재 알고리즘은 이러한 데이터를 "철"하고 모든 "지식"을 제거하고 많은 것을 근본적으로 불가능하게 만듭니다. 그건 그렇고, 분포 유형을 결정하기 위한 "신뢰할 수 있는" 방법 중 하나는 다시 최대 가능성입니다.
그리고 HideYourRiches 에 완전히 동의하지 않습니다.
Это распространённое заблуждение. Уложить что то в матстатистику, так просто - нельзя.
그렇게 간단하고 모호하지 않습니다. 별말씀을요. 많은 경우에 가능합니다. 매우 많은. 수학, 말하자면 "과학적에 가까운 과학" 중 하나인 그녀입니다. 아주 오랫동안 나는 추세와 무작위성에 관한 통계에 종사했습니다. 또한 일반적으로 정당화되고 과학적으로 입증 된 "혼란"이 있습니다.
따라서 두 번째 부분부터 학자의 회고록에는 모델 식별에 대한 거의 새로운 접근 방식에 대한 매우 좋은 비전이 포함되어 있습니다. 동료들에게만 이것에 대해 조사할 필요가 있습니다. 별에 대해 이야기하지 말고 저를 믿으십시오. 그들은 아직 별과 관련이 없으며 나는 그들에 대해 아무 것도 이해하지 못합니다. 따라서 "영향 요인"(용어가 아직 확정되지 않음)은 일반적으로 별도의 주제이지만 염두에 두고 효과를 향상시킬 수 있는 일부 "진동 현상"이 있습니다.
내가 "죽은 통계"라는 개념을 소개했을 때 조금 더 추가하겠습니다. 결국 이렇게 되고 모든 것이 정확하고 프로세스가 간단하고 모델이 이론적이고 분포가 있으며 어느 것이 정확한지 알지만 작동하지 않습니다. 약간의 조정만 하면 끝입니다.
글쎄요, 당신은 할 수 없습니다. 10개의 예측 포인트와 이론적 확률 밀도로 프로세스를 식별하는 것은 근본적으로 불가능합니다. 여기서 더 미묘하게 행동해야합니다.
귀하의 재산을 숨기기 위해
당신의 단호한 진술에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 히스토그램을 게시합니다. 학자가 배치하고, 배치하지 않으면 단순히 이야기하는 것이 무의미합니다. 나는 이런 대화에 관심이 없습니다.
당신은 그의 작업에서 fibo 숫자에 대해 완전히 무해한 몇 개의 단락을 읽고 그냥 "이동"했습니다. 그리고 나는 이것이 완전한 헛소리라고 생각하지만 다른 사람들에게 악의를 연마하십시오.
학자는 FIBO 및 그 이론에서 귀하의 돈과 거래를 가져갈 것을 제안하지 않습니다. 그리고 나는 그것을 제공하지 않습니다.
(주의를 기울이시기 바랍니다)
당신이 뭔가에 대해 진지한지 증명 하고 논쟁 하거나 내 시간을 낭비하지 마십시오. 그리고 "누군가가 뭔가를 보았다." 너만 통계를 안다고 생각하니? 실례합니다. 하지만 당신은 무언가를 하라고 배운 학생과 같으며 알고리즘에 따라 엄격하게 멍청하게 헛소리를 하고 나오는 모든 것은 "넌센스"입니다.
동의하지 않고 말도 안되는 소리라고 생각한다고 가정해 봅시다. 당신에게는 모든 권리가 있으며, 괜찮습니다. 아무도 시험 중에 목숨을 걸지 않을 것입니다. 그들은 딱따구리처럼 "할 수 없다", "할 수 없다"라는 의견을 표명했습니다. 개인적으로 들었습니다.
위의 파란색 - 틱 볼륨 의 변화 , 2009년 요일에 대한 평균. 아래는 Shnol의 작업 사진입니다.
단 하나의 로봇도 패턴을 찾지 못할 것이며, 사람의 두뇌는 즉시 아이디어를 회전시킬 것입니다. 엉클 엘리엇 8 파동 형성? ))))
Farnsworth :
그렇게 간단하고 모호하지 않습니다. 별말씀을요. 많은 경우에 가능합니다. 매우 많은. 수학, 말하자면 "과학적에 가까운 과학" 중 하나인 그녀입니다. 아주 오랫동안 나는 추세와 무작위성에 관한 통계에 종사했습니다. 또한 일반적으로 정당화되고 과학적으로 입증 된 "혼란"이 있습니다.
. 수학적 통계에는 "혼란"이 없지만 그 방법을 무심코 사용하려고하는 사람들이 많이 있습니다. 그래서, 마음에 "혼란". 수학적 통계의 적용 가능성과 가능성의 영역은 오랫동안 연구되고 알려졌습니다. 수학 통계는 만능이 아니며 모든 과학의 어머니가 아니며 과학적 방법 중에서 고유 한 구석이 있으며 더 많은 척하지 않습니다.
판스워스 :
글쎄요, 당신은 할 수 없습니다. 10개의 예측 포인트와 이론적 확률 밀도로 프로세스를 식별하는 것은 근본적으로 불가능합니다. 여기서 더 미묘하게 행동해야합니다.
. 나는 당신이 이미 이것을 어딘가에서 언급했다는 사실만으로 renko와 kagi 변동성에 대한 Shiryaev의 강의를 읽었을 것이라고 확신합니다. Shiryaev가 직접 "이것은 어떤 종류의 과정입니까?"라고 말하는 실수를 왜 반복합니까? 이해했나요? 먼저 프로세스가 식별되고 나서야 "10개의 예측 포인트 및 확률 밀도 "에 대해 이야기할 수 있습니다. 그러나 그 반대는 아닙니다.
판스워스 :
따라서 두 번째 부분부터 학자의 회고록에는 모델 식별에 대한 거의 새로운 접근 방식에 대한 매우 좋은 비전이 포함되어 있습니다.
. 혹시라도 되풀이하지 않도록 알려드릴테니 2편은 충분히 정독했습니다. 실제로 "눈으로" 히스토그램을 비교하는 것이 제안되었습니다. 다른 해에 5-7 명이이 프로세스를 공식화하려고 시도한 방법에 대한 슬픈 이야기도 설명되어 있습니다. 일반적으로 "나는 그렇게 본다"는 것을 제외하고는 합리적인 기준이 없습니다. 그 밖에도 놀라운 것들이 많이 있습니다.
판스워스 :
당신의 단호한 진술에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 히스토그램을 게시합니다. 학자가 배치하고, 배치하지 않으면 단순히 이야기하는 것이 무의미합니다. 나는 이런 대화에 관심이 없습니다.
당신은 그의 작업에서 fibo 숫자에 대해 완전히 무해한 몇 개의 단락을 읽고 그냥 "이동"했습니다. 그리고 나는 이것이 완전한 헛소리라고 생각하지만 다른 사람들에게 악의를 연마하십시오.
. 나는 여기서 끔찍한 오해를 봅니다. 여기에서 우리는 러시아 자연 과학 아카데미(샬롯 아카데미)의 학자의 놀라운 결과를 비판합니다. 내 일이 아니야. 내 작업은 상업적 결과이며 회사의 자산입니다. 출판 - 할 수 없습니다. 저는 권리가 없습니다. 그러나 나는 이미 결론을 내렸습니다. 내 데이터에는 그런 종류의 것이 없습니다.
판스워스 :
학자는 FIBO 및 그 이론에서 귀하의 돈과 거래를 가져갈 것을 제안하지 않습니다. 그리고 나는 그것을 제공하지 않습니다.
(주의를 기울이시기 바랍니다)
. 나는 "돈, 진은 어디에 있습니까?" 아니면 질문자가 Package State의 눈을 열심히 보고 있었습니까? 아니요, 이 경우에는 상관없어요.
판스워스 :
당신이 뭔가에 대해 진지한지 증명 하고 논쟁 하거나 내 시간을 낭비하지 마십시오. 그리고 "누군가가 뭔가를 보았다." 너만 통계를 안다고 생각하니? 실례합니다. 하지만 당신은 무언가를 하라고 배운 학생과 같으며 알고리즘에 따라 엄격하게 멍청하게 헛소리를 하고 나오는 모든 것은 "넌센스"입니다.
동의하지 않고 말도 안되는 소리라고 생각한다고 가정해 봅시다. 당신에게는 모든 권리가 있으며, 괜찮습니다. 아무도 시험 중에 목숨을 걸지 않을 것입니다. 그들은 딱따구리처럼 "할 수 없다", "할 수 없다"라는 의견을 표명했습니다. 개인적으로 들었습니다.
. 여기 누군가가 이미 말했습니다. 다시 말하겠습니다. 저는 육분의에 반대합니다.
상단, 파란색 - 2009년 요일에 대한 평균 틱 볼륨의 변화. 아래는 Shnol의 작업 사진입니다.
단 하나의 로봇도 패턴을 찾지 못할 것이며, 사람의 두뇌는 즉시 아이디어를 회전시킬 것입니다. 엉클 엘리엇 8 파동 형성? ))))
안녕하세요 세레자입니다. 나는 당신이 당신이라는 것을 즉시 이해하지 못했습니다. 닉이 바뀌었습니다. 그런 다음 모든 것이 명확합니다.))) 그렇다면... 나는 일시 중지하기로 결정했습니다. 흥미롭습니다 ... 그들이 동의 할 것입니다.
사실로.
저는 6년 동안 과학자가 아니었지만 방법론을 고수합니다. 특히 중세 영국 수도사의 면도기 세트: 꼭 필요한 경우가 아니면 불필요한 개체를 만들지 마십시오.
결과의 분산? 이 방법론 내에서? 글쎄요, 예, 그렇습니다 ... 그리고이 방법론은 실험 전에 손을 씻는 것을 의미하지 않습니까? 아니면 유도 방사능의 범위를 벗어나는가?
말 그대로("손 씻기"에 대해) Zhvanetsky는 다음과 같이 기억합니다. 여러분은 더 조심해야 합니다!
그렇게 해서 생물 물리학 과정에서 조금 돌아왔습니다. 그래서 거기에서 내가 말했듯이))) 말 그대로 모든 것이 실험에 영향을 미칩니다. 실험실 조수 에게 월경이 있을 때 까지.
방사선에 관해서는... 흠... 표트르 카피차에 대해 들어본 적이 있습니까? 실험의 천재성이었다. 그래서. 누가 무엇을 무엇으로 어떻게 측정했는지는 모르겠지만 분명히 카피차는 아니었다. 측정에 대한 부작용을 제거하는 것이 물리적인 주요 문제입니다. 실험.
말 그대로 "손을 씻어야 합니다."
아아, 아니.
===
))) 감사합니다. 수락 및 기타...
. 수학적 통계에는 "혼란"이 없지만 그 방법을 무심코 사용하려고하는 사람들이 많이 있습니다. 그래서, 마음에 "혼란". 수학적 통계의 적용 가능성과 가능성의 영역은 오랫동안 연구되고 알려졌습니다. 수학 통계는 만능이 아니며 모든 과학의 어머니가 아니며 과학적 방법 중에서 고유 한 구석이 있으며 더 많은 척하지 않습니다.
예, 물론 형식적으로 맞습니다. 그리고 나는 "난장판"에 대해 너무 멀리 갔지만 문제가 있는 상황이 꽤 많이 있습니다. 순전히 실용적입니다. 사실.
나는 당신이 이미 이것을 어딘가에서 언급했다는 사실만으로 renko와 kagi 변동성에 대한 Shiryaev의 강의를 읽었을 것이라고 확신합니다. Shiryaev가 직접 "이것은 어떤 종류의 과정입니까?"라고 말하는 실수를 왜 반복합니까? 이해했나요? 먼저 프로세스가 식별되고 나서야 "10개의 예측 포인트 및 확률 밀도"에 대해 이야기할 수 있습니다. 그러나 그 반대는 아닙니다.
이해를 못하시는 것 같습니다. 첫째, 선험적으로 거의 알려지지 않은 프로세스에 대해 항상 가정이 만들어지고, 기준이 개발된 다음 시리즈가 취해지며, 그런 다음에만 이 프로세스를 식별하고 가정을 확인합니다. 유일한 방법입니다. 식별 방법은 식별할 프로세스 자체 없이는 작동하지 않습니다. (이건 그냥 바보입니다). 그리고 그것은 예측하거나 어딘가에서 가져옵니다. 이 경우에는 중요하지 않습니다. 가능성 함수는 추상적인 것이 아니라 구체적인 것입니다. 연산을 위해서는 계열이 필요합니다(자연적/예측적/...무엇이든).
어떤 종류의 분포가 있는 프로세스가 예를 들어 AR ( p ) 또는 아리마(,,,) 또는 다른 것에 가깝다고 가정했습니다. 그리고 어떤 p를 취할 것인가? 분포가 알려진 경우 가능도 함수를 출력하고 어떻게든 최적화합니다. 메소드 는 이 함수 의 최대값 에 해당하는 p 를 선택합니다. Shiryaev는 완전히 다른 것을 염두에 두었고 아무도 실수를 반복하지 않았습니다.
혹시라도 되풀이하지 않도록 알려드릴테니 2편은 충분히 정독했습니다. 실제로 "눈으로" 히스토그램을 비교하는 것이 제안되었습니다. 다른 해에 5-7 명이이 프로세스를 공식화하려고 시도한 방법에 대한 슬픈 이야기도 설명되어 있습니다. 일반적으로 "나는 그렇게 본다"는 것을 제외하고는 합리적인 기준이 없습니다. 그 밖에도 놀라운 것들이 많이 있습니다.
나는 이 일을 위해 기도하는 것을 제안하지 않습니다. 나는 단지 이론적으로 식별 방법의 효율성을 높일 수 있다는 가정을 했습니다. 제가 이런 글을 작성하여 이미 증명한 바가 있습니까, 아니면 관리자에게 모든 것을 삭제해 달라고 요청해야 하는 구체적인 주장을 하셨습니까? o) 그런 범주성은 어디에서 오는 것입니까?
. 나는 여기서 끔찍한 오해를 봅니다. 여기에서 우리는 러시아 자연 과학 아카데미(샬롯 아카데미)의 학자의 놀라운 결과를 비판합니다. 내 일이 아니야. 내 작업은 상업적 결과이며 회사의 자산입니다. 출판 - 할 수 없습니다. 저는 권리가 없습니다. 그러나 나는 이미 결론을 내렸습니다. 내 데이터에는 그런 종류의 것이 없습니다.
당신은 오해가 있습니다. 나는 비판을 초대하지 않았다. 나 자신은 모든 것과 모든 사람을 비판할 수 있습니다. 나는 ... 이러한 REANS와 물건. 저만의 개념적 비전을 제시하면서 읽고 토론하도록 여러분을 초대했습니다. 그리고 난 당신의 비밀 데이터가 정말로 필요하지 않습니다.
. 나는 "돈, 진은 어디에 있습니까?" 아니면 질문자가 Package State의 눈을 열심히 보고 있었습니까? 아니요, 이 경우에는 상관없어요.
여기 당신은 혼자가 아니며 나는 상관하지 않습니다.
. 여기 누군가가 이미 말했습니다. 다시 말하겠습니다. 저는 육분의에 반대합니다.
그리고 저는 육분의가 아닙니다. 육분의를 어디서 봤어? 다들 어떤 꿈을 꾸시나요? 어쩌면 내가 줄 사이에 제안하고 세계를 캡처?
틱 볼륨의 변화 특성은 오랫동안 잘 알려져 있고 설명되어 있습니다. 거기에서 아무것도 찾을 필요가 없습니다. 모든 것이 명확합니다.
여기에 전적으로 동의합니다. 좀 지루하긴 하지만 :o(