다시 말하지만, 예측은 최적의 값과 거리가 멀기 때문에 프로세스가 생성된 방식을 복원할 필요가 없습니다.
이산 시리즈 예측이 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니까? 제시된 데이터를 처리한 결과 이산 계열의 MO = 0.878649833이고 1로 크게 이동했다는 결과를 얻었습니다. 또한 1 및/또는 0의 예측 교대를 결정해야 했습니까? 이산 시리즈로 작업할 때 터무니없는 요구 사항입니다. 어떻게든 이 행의 합을 계산하고 "던지기" 수로 나누면 위의 결과를 얻을 수 있습니다.
서둘러 결론을 내리십시오. 모든 데이터를 입력하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
설명이 가능한가요? 어떻게 받았습니까? 예측은 어디에 있습니까?
서둘러 결론을 내리십시오. 모든 데이터를 입력하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
다시 말하지만, 예측은 최적의 값과 거리가 멀기 때문에 프로세스가 생성된 방식을 복원할 필요가 없습니다.
매우 치명적입니다. 검정 또는 흰색. 어쩌면 당신은 찾을 수 있지만 약간의 오류가 있습니까?
당신은 할 수 있습니다 ...하지만 우리는 성배 를 원합니다 ... 위의 패턴을 비교할 수 있습니다 ... 거의 같은 방식으로 작동합니다 ... 더 정확하게는 작동하지 않습니다 ...
요일이 아닌 서식지. 그러나 당신은 마르크스주의와는 거리가 멀다.
마르크스는 사기꾼이다
1- 임의 구성 요소의 분리를 이해합니다. 선형 추세선이 평활화하는 동안 더 느리게 변하거나 지연되도록 초기 프로세스에서 이러한 점을 많이 찾는 것이 필요합니다.
시리즈의 사용 가능한 모든 포인트의 선형 추세보다.
2- 이 경우 선택한 계열의 포인트 값이 원래 계열의 포인트와 일치하지 않을 수 있지만 인접한 2개의 포인트 사이의 간격으로 떨어질 수 있습니다.
얼핏 보면 말이 안 되는 것 같은데 왜 계속 새 카운트다운으로만 거래를 하면 중간 카운트다운이 주어질 거라고 합니다.
하지만 의미가 있다고 생각합니다.
바르게?
미소지었다...
우리가 아니라 당신의 ....
모두 비어 있음에도 불구하고.
나는 어떤 대답도 볼 수 없습니다. 적어도 시도하십시오.
작동 안 할 것이다. 그는 마르크스주의자야, 그는 빠져나갈거야
실제로 14번째 움직임에서 발생했고 9번째 움직임에서 이미 예측된 9번째 짝수 움직임에서도 접선의 급증을 예측할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이 예측 기술을 인식하지 않으려면 이 방법을 표시하십시오.
그래서 문제는 무엇입니까))) 실제와 삽 (RMS) ... 최대한으로 행))))
다시 말하지만, 예측은 최적의 값과 거리가 멀기 때문에 프로세스가 생성된 방식을 복원할 필요가 없습니다.