C-4 : 기간이 증가함에 따라 정규성이 증가하는 이유는 명확하지 않습니다. 스무딩? 비정상적인 틱은 비정상적인 시간을 일으키고, 이는 차례로 비정상적인 날 등을 형성하는 것처럼 보입니다.
중심극한정리(Central Limit Theorem)와 큰 수의 법칙(Law of Large Numbers)이 있거나, 첫 번째 또는 두 번째는 많은 수의 확률변수(정규 분포가 없는 변수도 포함)의 집합이 정규 분포를 따르는 경향이 있다는 사실로 이어집니다. 문구의 세부 사항을 살펴볼 필요가 있습니다.
따라서 우리는 막대의 틱 집계 및 막대의 틱 수 증가(TF의 증가)에 따른 정규화의 효과를 봅니다.
더엑스퍼트 : 차이가 큽니다. 열려 있는 경우 모든 간격과 간격이 잡힙니다. 음, 네, 잠시 동안 그런 허용 오차에 어떤 종류의 이상이 있을 것인지 피펫팅합니다.
그러나 닫기와 열기 사이에 간격이 발생합니다. 그렇지 않습니까?
Open[i]-Open[i+1] - 빨간색 및 Open[i]-Close[i] - 파란색에 대한 EURCHF 시리즈 회의록 분포:
중심극한정리(Central Limit Theorem)와 큰 수의 법칙(Law of Large Numbers)이 있거나, 첫 번째 또는 두 번째는 많은 수의 확률변수(정규 분포가 없는 변수도 포함)의 집합이 정규 분포를 따르는 경향이 있다는 사실로 이어집니다. 문구의 세부 사항을 살펴볼 필요가 있습니다.
따라서 우리는 막대의 틱 집계 및 막대의 틱 수 증가(TF의 증가)에 따른 정규화의 효과를 봅니다.
CPT에는 NE의 독립이라는 단 하나의 주요 조건이 있습니다. 유통과 HP 사이에 안정적인 차이가 있다는 사실은 가격 증분에 종속성이 있음을 나타냅니다. 그러나 반드시 그런 방향은 아닐 수도 있습니다. 그리고 규모(휘발성 메모리).
CPT에는 NE의 독립이라는 단 하나의 주요 조건이 있습니다. 유통과 HP 사이에 안정적인 차이가 있다는 사실은 가격 증분에 종속성이 있음을 나타냅니다. 그러나 반드시 그런 방향은 아닐 수도 있습니다. 그리고 규모(휘발성 메모리).
이것은 사실입니다.
나는 이것이 진드기에만 적용된다는 점을 강조하고 싶습니다 (내 의견). 그 이유는 분포가 정상이 아니기 때문입니다. TF에서 분 이상, 이것은 모두 진드기의 비정상적 결과이며 막대 사이의 연결과 아무 관련이 없습니다(약한 의존성). 즉, 부엌 전체가 진드기에 묻혀 있고 나머지는 결과 일뿐입니다.
나는 이것이 진드기에만 적용된다는 점을 강조하고 싶습니다 (내 의견). 그 이유는 분포가 정상이 아니기 때문입니다. TF에서 분 이상, 이것은 모두 진드기의 비정상적 결과이며 막대 사이의 연결과 아무 관련이 없습니다(약한 의존성). 즉, 부엌 전체가 진드기에 묻혀 있고 나머지는 결과 일뿐입니다.
그리고 이 결과는 시간당 막대까지 유효합니까? 내가 당신을 올바르게 이해 했습니까?
나는 당신이 이전에 말한 것을 기반으로하고 있습니다.
"시계에서 우리는 증분의 정규 분포에 대해 이미 이야기할 수 있습니다. 또한 이 조건은 더 높은 정확도로 충족됩니다."
기간이 증가함에 따라 정규성이 증가하는 이유는 명확하지 않습니다. 스무딩? 비정상적인 틱은 비정상적인 시간을 일으키고, 이는 차례로 비정상적인 날 등을 형성하는 것처럼 보입니다.
중심극한정리(Central Limit Theorem)와 큰 수의 법칙(Law of Large Numbers)이 있거나, 첫 번째 또는 두 번째는 많은 수의 확률변수(정규 분포가 없는 변수도 포함)의 집합이 정규 분포를 따르는 경향이 있다는 사실로 이어집니다. 문구의 세부 사항을 살펴볼 필요가 있습니다.
따라서 우리는 막대의 틱 집계 및 막대의 틱 수 증가(TF의 증가)에 따른 정규화의 효과를 봅니다.
차이가 큽니다. 열려 있는 경우 모든 간격과 간격이 잡힙니다. 음, 네, 잠시 동안 그런 허용 오차에 어떤 종류의 이상이 있을 것인지 피펫팅합니다.
그러나 닫기와 열기 사이에 간격이 발생합니다. 그렇지 않습니까?
Open[i]-Open[i+1] - 빨간색 및 Open[i]-Close[i] - 파란색에 대한 EURCHF 시리즈 회의록 분포:
보시다시피 큰 차이는 없습니다.
중심극한정리(Central Limit Theorem)와 큰 수의 법칙(Law of Large Numbers)이 있거나, 첫 번째 또는 두 번째는 많은 수의 확률변수(정규 분포가 없는 변수도 포함)의 집합이 정규 분포를 따르는 경향이 있다는 사실로 이어집니다. 문구의 세부 사항을 살펴볼 필요가 있습니다.
따라서 우리는 막대의 틱 집계 및 막대의 틱 수 증가(TF의 증가)에 따른 정규화의 효과를 봅니다.
CPT에는 NE의 독립이라는 단 하나의 주요 조건이 있습니다. 유통과 HP 사이에 안정적인 차이가 있다는 사실은 가격 증분에 종속성이 있음을 나타냅니다. 그러나 반드시 그런 방향은 아닐 수도 있습니다. 그리고 규모(휘발성 메모리).
CPT에는 NE의 독립이라는 단 하나의 주요 조건이 있습니다. 유통과 HP 사이에 안정적인 차이가 있다는 사실은 가격 증분에 종속성이 있음을 나타냅니다. 그러나 반드시 그런 방향은 아닐 수도 있습니다. 그리고 규모(휘발성 메모리).
이것은 사실입니다.
나는 이것이 진드기에만 적용된다는 점을 강조하고 싶습니다 (내 의견). 그 이유는 분포가 정상이 아니기 때문입니다. TF에서 분 이상, 이것은 모두 진드기의 비정상적 결과이며 막대 사이의 연결과 아무 관련이 없습니다(약한 의존성). 즉, 부엌 전체가 진드기에 묻혀 있고 나머지는 결과 일뿐입니다.
이것은 사실입니다.
나는 이것이 진드기에만 적용된다는 점을 강조하고 싶습니다 (내 의견). 그 이유는 분포가 정상이 아니기 때문입니다. TF에서 분 이상, 이것은 모두 진드기의 비정상적 결과이며 막대 사이의 연결과 아무 관련이 없습니다(약한 의존성). 즉, 부엌 전체가 진드기에 묻혀 있고 나머지는 결과 일뿐입니다.
그리고 이 결과는 시간당 막대까지 유효합니까? 내가 당신을 올바르게 이해 했습니까?
나는 당신이 이전에 말한 것을 기반으로하고 있습니다.
"시계에서 우리는 증분의 정규 분포에 대해 이미 이야기할 수 있습니다. 또한 이 조건은 더 높은 정확도로 충족됩니다."
보시다시피 큰 차이는 없습니다.
CPT에는 NE의 독립이라는 단 하나의 주요 조건이 있습니다. 유통과 HP 사이에 안정적인 차이가 있다는 사실은 가격 증분에 종속성이 있음을 나타냅니다. 그러나 반드시 그런 방향은 아닐 수도 있습니다. 및 규모(변동성 메모리).
유통과 HP 사이에 안정적인 차이가 있다는 사실은 가격 증분에 종속성이 있음을 나타냅니다. 그러나 반드시 그런 방향은 아닐 수도 있습니다. 그리고 규모(휘발성 메모리).
그리고 이 결과는 시간당 막대까지 유효합니까? 내가 당신을 올바르게 이해 했습니까?
나는 당신이 이전에 말한 것을 기반으로하고 있습니다.
다음은 시계의 분포입니다. 파란색은 정규 분포를 나타냅니다. Gauss와 좋은 일치를 나타낼 수 있습니다.
다음은 시계의 분포입니다. 파란색은 정규 분포를 나타냅니다. Gauss와 좋은 일치를 나타낼 수 있습니다.