그건 그렇고, Makdi는 Makdi로 나뉩니다. 한 쌍. 그리고 makdi를 다른 쌍의 makdi로 나눌 수 있습니다.
더 정확하게 말하면, 지수를 만들 때 유로의 막디를 달러의 막디로 나눕니다. 더 흥미로울 것이지만 먼저 인덱스를 올바르게 빌드해야 합니다. 또한 makdi에서 차이를 (ma1/ma-1)로 바꿉니다.
우리에게 중요한 것은 인덱스 자체가 아니라 인덱스 증가 속도이기 때문입니다. 증분 속도는 별도로 Makdi입니다. 따라서 Makdi 비율의 특성과 속도가 중요합니다.
모든 주파수에 대해 얽힌 확장을 얻을 수 있습니다.+ 확장을 수행하는 경우 먼저 가격을 동일한 볼륨의 막대로 나눈 다음, 따라서 이러한 makdis를 다른 쌍으로 비교할 때(틱 또는 실제 볼륨의 양이 다르기 때문에, 유동성 및 변동성으로 인해), 주파수 및 스펙트럼 구성 요소의 수가 다를 것입니다.
따라서 2개의 행을 비교할 때 하나는 20개의 틱을 갖고 다른 하나는 10개의 틱을 가지므로 단일 주문 MA와 일치하지 않고 하나는 MA 2를, 다른 하나는 MA 4를 사용합니다.
예를 들어, 이러한 그래프를 기본적으로 어느 정도 정확하게 비교하려면 최소한 마스카라 팬의 뼈대를 사용해야 합니다(또는 더 나은 것은 스무딩할 때 정보를 수직으로 압축하지 않는 저역 통과 필터).
또는 각 주파수에 대해 각각의 Makdi를 개별적으로 비교합니다.
그리고 가격 자체가 아니라 makdi와 0의 교차점을 예측할 수도 있습니다.
이것은 다중 통화에서 얻습니다. 그러나 이것은 또한 SB 시리즈를 유사한 것으로 분해하는 방법을 제안합니다. 다중 통화에는 기본 확장을 만든 다음 스펙트럼 구성 요소를 합성하고 선택할 수 있는 쌍의 구성 요소가 이미 있습니다.
계열이 하나만 있는 경우 이러한 구성 요소는 인공 계열로 분리되어 동적 계수가 있는 특수 방정식 시스템을 만들어 서로 다른 수준의 이러한 계수가 서로 연결되고 원하는 속성을 갖게 됩니다. 실제로 리드는 계수에 의해 정확하게 얻어집니다. 그것들은 방정식과 확률이 아니라 형평성과 동적 로트의 함수로 표현될 수 있습니다. 편리한 사람에게 본질은 하나입니다.
먼저 각 쌍을 준 통계, 즉 토요일의 수입 유형으로 줄이고 이 모든 것에서 다중 통화를 조각해야 합니다. 즉, 먼저 시리즈에서 관성 구성 요소를 가져와야 합니다.
통합 시스템의 개념도 있습니다. 예를 들어, 다양한 기술 분야에서 통합 시스템을 찾을 수 있습니다. 즉, 첫 번째 유형의 기술 프로세스를 다른 프로세스에 부을 수 있습니다. 요약하면 새로운 프로세스를 제공합니다.
여기에서도 지수를 계산할 때 가중치는 한 계열이 다른 계열에 통합된 정도(또는 유형은 계열의 유사성 깊이로 유형 또는 유형은 삼촌에서 계열의 확산 또는 용해 깊이 또는 정도)로 나타낼 수 있습니다. 시리즈의 시리즈 콘텐츠).
당연히 다른 행에서 한 행의 양을 강조 표시할 때 선형성의 냄새가 없습니다. 이에 대한 흥미로운 생각.
따라서 유로 벅스를 가지고 1에서 1000까지 마스코트의 스펙트럼 / 팬을 구축한다고 가정 해 봅시다. 각 마스카라에 대해 계수에 1을 곱합니다.
그러나 우리는 시리즈에서 시리즈의 통합 또는 확산 정도에 대해 유로 측면과 달러 측면 모두에서 유로달러에 영향을 미치는 쌍을 확인합니다. 슬라이딩 윈도우의 개별 값에 대해. 따라서 슬라이딩 창의 각 깊이(분포를 통한 것이 아니라)에 대해 고유한 통합 정도를 얻습니다. 음, 그리고 모든 쌍에 대해 1에서 1000MA로 구성하지만 이미 샘플의 해당 슬라이딩 창에서 해당 계수를 곱합니다.
이 차원이 없는 유사성 값을 결정하기 위한 옵션을 최대 가능도 방법 또는 다른 방법으로, 시리즈 자체가 아니라 그 분포, 그리고 아마도 완전하지는 않더라도 고려할 필요가 있습니다.
이것은 아마도 분포 그래프의 유사성과 계열에서 이러한 분포 열의 분포 유사성 사이의 특정 평균일 것입니다.
별도로 분포 그래프의 상관 관계 및 비교는 아무 것도 제공하지 않습니다.
머리핀을 한 번 튕겨도 상관관계가 크게 왜곡되고 분포의 유사성 자체가 확산 정도를 나타내지 않기 때문입니다. 시리즈에서 이러한 분포의 배열을 고려하지 않기 때문입니다.
그리고 faq akf의 상관관계를 찾는 것으로 밝혀졌습니까? 누군가는 어떻게 든. 특히 시리즈에서 시리즈의 동일한 확산 정도에 따라 상관 관계가 다를 수 있거나 대략적으로 말하면 시리즈의 동일한 유사성으로 눈으로 볼 수 있기 때문에(가능성) 따라서 상관 관계는 더 좁습니다.
아직도 무슨 상트페테르부르크.
아니, 피터가 되지 마
그는 pid입니다 ... 글쎄, 교육자의 의미에서))
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그는 pid입니다 ... 글쎄, 교육자의 의미에서))
교사는 주장하는 교사입니다. 여기에서 그는 하나)))))) 0을 통해 항상 당신을 가르칩니다. 그리고 당신은 또한 그에게 다른 포즈 를 제공합니다
당신은 적어도 adit의 생각을 가져오고, 앉아서 국가에서 하늘의 마나를 기다릴 것입니다. 그 자신은 이미 그러한 청중에게 지루합니다.
거미가 telaviva에서 말했듯이: 왜 Yosechka가 보물이 있는 곳을 알려줄 때까지 기다리고 있습니까? Yesechka는 다른 보물이 있는 곳을 알려줘야만 2배 더 알려줄 것입니다.
당신은 적어도 adit의 생각을 가져오고, 앉아서 국가에서 하늘의 마나를 기다릴 것입니다.
무슨 생각을...
저자는 에너지 뱀파이어이며 생각을 먹습니다))
그의 에너지 손실은 어디에 있습니까
그가 플레이할 때 포커를 하거나 "babayga"를 할 때
여기에 보충
일반적으로 나는 식사를 요청했지만 당신이 음식이라는 경고를 잊어 버렸습니다.)
그건 그렇고, Makdi는 Makdi로 나뉩니다. 한 쌍. 그리고 makdi를 다른 쌍의 makdi로 나눌 수 있습니다.
더 정확하게 말하면, 지수를 만들 때 유로의 막디를 달러의 막디로 나눕니다. 더 흥미로울 것이지만 먼저 인덱스를 올바르게 빌드해야 합니다. 또한 makdi에서 차이를 (ma1/ma-1)로 바꿉니다.
우리에게 중요한 것은 인덱스 자체가 아니라 인덱스 증가 속도이기 때문입니다. 증분 속도는 별도로 Makdi입니다. 따라서 Makdi 비율의 특성과 속도가 중요합니다.
모든 주파수에 대해 얽힌 확장을 얻을 수 있습니다.+ 확장을 수행하는 경우 먼저 가격을 동일한 볼륨의 막대로 나눈 다음, 따라서 이러한 makdis를 다른 쌍으로 비교할 때(틱 또는 실제 볼륨의 양이 다르기 때문에, 유동성 및 변동성으로 인해), 주파수 및 스펙트럼 구성 요소의 수가 다를 것입니다.
따라서 2개의 행을 비교할 때 하나는 20개의 틱을 갖고 다른 하나는 10개의 틱을 가지므로 단일 주문 MA와 일치하지 않고 하나는 MA 2를, 다른 하나는 MA 4를 사용합니다.
가자, 나쁘지 않아. 그는 또한 많은 것을 말했다. 그것은 내가 왜 그것을 시작했는지 모르는 상태와 함께이 찌꺼기 일뿐입니다. 나는 그녀에게 관심을 기울이지 않습니다. 나는 그가 일반적인 용어로 말할 때 더 유용했습니다. 그러나 그때도 전류는 이와 같이 반복됩니다)
나 혼자야))))))))))))) 최소한 기다려. 그는 자기 자신을 속이고 나는 내 것을 속인다. 이 상태는 모든 흥미를 죽였습니다 .....
예를 들어, 이러한 그래프를 기본적으로 어느 정도 정확하게 비교하려면 최소한 마스카라 팬의 뼈대를 사용해야 합니다(또는 더 나은 것은 스무딩할 때 정보를 수직으로 압축하지 않는 저역 통과 필터).
또는 각 주파수에 대해 각각의 Makdi를 개별적으로 비교합니다.
그리고 가격 자체가 아니라 makdi와 0의 교차점을 예측할 수도 있습니다.
이것은 다중 통화에서 얻습니다. 그러나 이것은 또한 SB 시리즈를 유사한 것으로 분해하는 방법을 제안합니다. 다중 통화에는 기본 확장을 만든 다음 스펙트럼 구성 요소를 합성하고 선택할 수 있는 쌍의 구성 요소가 이미 있습니다.
계열이 하나만 있는 경우 이러한 구성 요소는 인공 계열로 분리되어 동적 계수가 있는 특수 방정식 시스템을 만들어 서로 다른 수준의 이러한 계수가 서로 연결되고 원하는 속성을 갖게 됩니다. 실제로 리드는 계수에 의해 정확하게 얻어집니다. 그것들은 방정식과 확률이 아니라 형평성과 동적 로트의 함수로 표현될 수 있습니다. 편리한 사람에게 본질은 하나입니다.
먼저 각 쌍을 준 통계, 즉 토요일의 수입 유형으로 줄이고 이 모든 것에서 다중 통화를 조각해야 합니다. 즉, 먼저 시리즈에서 관성 구성 요소를 가져와야 합니다.
통합 시스템의 개념도 있습니다. 예를 들어, 다양한 기술 분야에서 통합 시스템을 찾을 수 있습니다. 즉, 첫 번째 유형의 기술 프로세스를 다른 프로세스에 부을 수 있습니다. 요약하면 새로운 프로세스를 제공합니다.
여기에서도 지수를 계산할 때 가중치는 한 계열이 다른 계열에 통합된 정도(또는 유형은 계열의 유사성 깊이로 유형 또는 유형은 삼촌에서 계열의 확산 또는 용해 깊이 또는 정도)로 나타낼 수 있습니다. 시리즈의 시리즈 콘텐츠).
당연히 다른 행에서 한 행의 양을 강조 표시할 때 선형성의 냄새가 없습니다. 이에 대한 흥미로운 생각.
따라서 유로 벅스를 가지고 1에서 1000까지 마스코트의 스펙트럼 / 팬을 구축한다고 가정 해 봅시다. 각 마스카라에 대해 계수에 1을 곱합니다.
그러나 우리는 시리즈에서 시리즈의 통합 또는 확산 정도에 대해 유로 측면과 달러 측면 모두에서 유로달러에 영향을 미치는 쌍을 확인합니다. 슬라이딩 윈도우의 개별 값에 대해. 따라서 슬라이딩 창의 각 깊이(분포를 통한 것이 아니라)에 대해 고유한 통합 정도를 얻습니다. 음, 그리고 모든 쌍에 대해 1에서 1000MA로 구성하지만 이미 샘플의 해당 슬라이딩 창에서 해당 계수를 곱합니다.
이 차원이 없는 유사성 값을 결정하기 위한 옵션을 최대 가능도 방법 또는 다른 방법으로, 시리즈 자체가 아니라 그 분포, 그리고 아마도 완전하지는 않더라도 고려할 필요가 있습니다.
이것은 아마도 분포 그래프의 유사성과 계열에서 이러한 분포 열의 분포 유사성 사이의 특정 평균일 것입니다.
별도로 분포 그래프의 상관 관계 및 비교는 아무 것도 제공하지 않습니다.
머리핀을 한 번 튕겨도 상관관계가 크게 왜곡되고 분포의 유사성 자체가 확산 정도를 나타내지 않기 때문입니다. 시리즈에서 이러한 분포의 배열을 고려하지 않기 때문입니다.
따라서 이것은 분포 그래프의 상관 관계와 비교 사이에 있는 것입니다.
CC가 정확하지 않습니다. 또는 행의 ACF를 비교하십시오. 아마도 es, 아마도 알고있을 것입니다
지금은 그대로 두십시오.