왜 퀴블, 공식이 있습니다. COEX는 실제로 훨씬 더 자주 사용됩니다. 비교할 수 없을 정도로 더 자주 사용됩니다. 우선, LSM(최소 자승법)에 의해 생성된 단순성과 계산 효율성 때문입니다. 다음은 간단한 예입니다. 지금은 평균이 LSM, 산술과 같다고 가정하겠습니다.
많은 라인이 있습니다. 전자 형태의 위대한 소비에트 백과사전. 한 줄에 있는 공백 수의 평균 몫과 이 몫의 분산 표시기 중 하나, RMS 또는 이 평균과의 평균 모듈러스 편차를 계산해야 합니다(간단히 Cheb이라고 부를 것이고 그 이유를 알려 드리겠습니다) . 모든 회선을 통과할 때마다 비용이 많이 들고 책은 서로 다른 인터넷 리소스에 있으며 연결은 구리 쌍을 통한 모뎀입니다. 따라서 RMS를 계산하려면 하나의 패스로 충분합니다(라인 수, 공간 분수의 합, 공간 분수의 제곱의 합을 즉시 저장하고 이 합계에서 RMS를 즉시 계산합니다). Cheb 2가 필요합니다 (첫 번째에는 라인 수와 주식 합계를 누적하고 평균을 계산하고 두 번째에는 평균과의 절대 편차 합계를 누적하여 Cheb의 편차를 계산합니다 ). 노동 강도의 차이는 2배입니다.
그리고 어디에서나 던지는 곳마다 - Cheb의 방법으로 무언가를해야 할 경우 쐐기 모양입니다. 테이블 함수를 근사화하는 작업은 솔루션에 대해 완전히 다른 비용을 생성합니다. 가장 간단한 경우, 우리는 함수를 상수로 대체합니다. 최소 제곱에 따르면 이것은 산술 평균이며 값 테이블을 한 번 통과할 때뿐만 아니라 모든 사람에게 명확합니다. 절대 편차를 최소화한 근사를 균일 근사 또는 체비쇼프라고 합니다. 그것에서 중앙값 평균을 찾아야합니다. 상수에서 절대 편차의 합에 대한 최소값을 제공하는 것입니다. 중앙값을 계산하는 방법을 고려하십시오. MQL에는 이를 위한 기성 기능이 있습니다. 그것이하는 일은 옳습니다. 먼저 모든 요소를 오름차순으로 정렬합니다. 그리고 이것은 산술 평균을 찾는 것이 전혀 아닙니다.
등등. 동시에 LSM이 현상에 대한 정상적인 생각을 왜곡한다는 점을 인식해야 합니다. 예를 들어, 평균 임금 과 같은 . 이것은 통계 당국에서 평균 급여를 보고하는 데 사용됩니다. 회사에 25명의 직원이 있고 그 중 5명이 각각 100만 달러를 받고 나머지 20명이 5만 명을 번다면 산술 평균 급여는 6/25=240천이 되며 중위 평균은 5만 명이 됩니다.
네
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모듈로
내가 말했듯이, 공식이나 설명. "어"가 빠졌습니다.
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이론부터 실습까지
막심 드미트리예프 , 2017.12.13 22:07
음, 모든 편차의 합계를 편차 수로 나눈 것입니다.
그것은 질문이 아닙니다.
문제는 공동보다 나은 것이 무엇이냐는 것입니다.
예를 들어 다국적 기업에서는 왜 그것을 정사각형으로 만드는지 알지만 여기서는 이해가 되지 않습니다.
그것은 질문이 아닙니다.
문제는 공동보다 나은 것이 무엇이냐는 것입니다.
예를 들어 다국적 기업에서 뷰렛이 제곱된 이유는 알지만 여기서는 이해가 되지 않습니다.
요점은 수요일 아래라는 것입니다. 선과 중간 선 위의 면적은 동일합니다. 즉, 신호로 이동하면 최소 에너지 오류가 발생합니다.
평균 편차를 계산하는 방법에서 선 위와 선 아래의 영역은 변경하지 않습니다.
표준편차인가,
또는 절대를 의미합니다.
왜 퀴블, 공식이 있습니다. COEX는 실제로 훨씬 더 자주 사용됩니다. 비교할 수 없을 정도로 더 자주 사용됩니다. 우선, LSM(최소 자승법)에 의해 생성된 단순성과 계산 효율성 때문입니다. 다음은 간단한 예입니다. 지금은 평균이 LSM, 산술과 같다고 가정하겠습니다.
많은 라인이 있습니다. 전자 형태의 위대한 소비에트 백과사전. 한 줄에 있는 공백 수의 평균 몫과 이 몫의 분산 표시기 중 하나, RMS 또는 이 평균과의 평균 모듈러스 편차를 계산해야 합니다(간단히 Cheb이라고 부를 것이고 그 이유를 알려 드리겠습니다) . 모든 회선을 통과할 때마다 비용이 많이 들고 책은 서로 다른 인터넷 리소스에 있으며 연결은 구리 쌍을 통한 모뎀입니다. 따라서 RMS를 계산하려면 하나의 패스로 충분합니다(라인 수, 공간 분수의 합, 공간 분수의 제곱의 합을 즉시 저장하고 이 합계에서 RMS를 즉시 계산합니다). Cheb 2가 필요합니다 (첫 번째에는 라인 수와 주식 합계를 누적하고 평균을 계산하고 두 번째에는 평균과의 절대 편차 합계를 누적하여 Cheb의 편차를 계산합니다 ). 노동 강도의 차이는 2배입니다.
그리고 어디에서나 던지는 곳마다 - Cheb의 방법으로 무언가를해야 할 경우 쐐기 모양입니다. 테이블 함수를 근사화하는 작업은 솔루션에 대해 완전히 다른 비용을 생성합니다. 가장 간단한 경우, 우리는 함수를 상수로 대체합니다. 최소 제곱에 따르면 이것은 산술 평균이며 값 테이블을 한 번 통과할 때뿐만 아니라 모든 사람에게 명확합니다. 절대 편차를 최소화한 근사를 균일 근사 또는 체비쇼프라고 합니다. 그것에서 중앙값 평균을 찾아야합니다. 상수에서 절대 편차의 합에 대한 최소값을 제공하는 것입니다. 중앙값을 계산하는 방법을 고려하십시오. MQL에는 이를 위한 기성 기능이 있습니다. 그것이하는 일은 옳습니다. 먼저 모든 요소를 오름차순으로 정렬합니다. 그리고 이것은 산술 평균을 찾는 것이 전혀 아닙니다.
등등. 동시에 LSM이 현상에 대한 정상적인 생각을 왜곡한다는 점을 인식해야 합니다. 예를 들어, 평균 임금 과 같은 . 이것은 통계 당국에서 평균 급여를 보고하는 데 사용됩니다. 회사에 25명의 직원이 있고 그 중 5명이 각각 100만 달러를 받고 나머지 20명이 5만 명을 번다면 산술 평균 급여는 6/25=240천이 되며 중위 평균은 5만 명이 됩니다.