샘플 분포 함수 는 Glivenko-Cantelli 정리에 의해 실제 값에 근사합니다. 이 정리에서는 샘플이 동일하게 분포된 독립적인 무작위 변수 시퀀스의 실현이어야 합니다. 대략적으로 말하자면, 강한 의존성으로 표본은 한 지점에서 밀집할 수 있으며, 이는 실제 결과와 비교하여 결과적인 경험적(표본) 분포 함수를 크게 왜곡할 것입니다.
샘플 분포 함수 는 Glivenko-Cantelli 정리에 의해 실제 값에 근사합니다. 이 정리에서는 샘플이 동일하게 분포된 독립적인 무작위 변수 시퀀스의 실현이어야 합니다. 대략적으로 말하자면, 강한 의존성으로 표본은 한 지점에서 밀집할 수 있으며, 이는 실제 결과와 비교하여 결과적인 경험적(표본) 분포 함수를 크게 왜곡할 것입니다.
Пусть x1, x2,...,xn - выборка из n независимых наблюдений над случайной величиной X с функцией распределения F(x). Расположим наблюдения в порядке возрастания; получим -вариационный ряд. Определим функцию эмпирического распределения где - число тех наблюдений, для которых xi<x. Ясно, что - ступенчатая функция; это функция распределения...
샘플 분포 함수 는 Glivenko-Cantelli 정리에 의해 실제 값에 근사합니다. 이 정리에서는 샘플이 동일하게 분포된 독립적인 무작위 변수 시퀀스의 실현이어야 합니다. 대략적으로 말하자면, 강한 의존성으로 표본은 한 지점에서 밀집할 수 있으며, 이는 실제 결과와 비교하여 결과적인 경험적(표본) 분포 함수를 크게 왜곡할 것입니다.
조건부 분포는 공동 분포를 기반으로 구축됩니다. 독립의 경우에만(정의에 따라) 1차원 분포 함수의 곱과 동일한 공동 분포 함수가 있습니다. 중독의 경우 모든 것이 훨씬 더 복잡합니다. 최근에 그들은 여기에서 코풀라를 회상했습니다. 이것은 그 오페라에서 나온 것입니다. 따라서 G.-K의 정리 (다차원의 경우로 일반화되는 것 같습니다) 조건부 1차원 분포를 구성하려고 시도할 수 있는 2차원 분포의 구성을 근사화하는 데 사용됩니다.
왜요? 종속성 증가의 경우 방해가 되는 것은 무엇입니까?
샘플 분포 함수 는 Glivenko-Cantelli 정리에 의해 실제 값에 근사합니다. 이 정리에서는 샘플이 동일하게 분포된 독립적인 무작위 변수 시퀀스의 실현이어야 합니다. 대략적으로 말하자면, 강한 의존성으로 표본은 한 지점에서 밀집할 수 있으며, 이는 실제 결과와 비교하여 결과적인 경험적(표본) 분포 함수를 크게 왜곡할 것입니다.
샘플 분포 함수 는 Glivenko-Cantelli 정리에 의해 실제 값에 근사합니다. 이 정리에서는 샘플이 동일하게 분포된 독립적인 무작위 변수 시퀀스의 실현이어야 합니다. 대략적으로 말하자면, 강한 의존성으로 표본은 한 지점에서 밀집할 수 있으며, 이는 실제 결과와 비교하여 결과적인 경험적(표본) 분포 함수를 크게 왜곡할 것입니다.
영광 .......
나는이 정리가 forex에서 충족되지 않을 것이라고 생각합니다
요소 수가 무한대로 늘어나면서 샘플 크기가 증가하면 실제 분포(빨간색)가 이론적인 분포(검정색)에서 벗어날 확률이 1이기 때문입니다.
그리고 정리에 따르면 - 일치합니다
하늘과 땅 같은...
Forex와 관련하여 이것은 플랫에서 성공적으로 핍을하고 추세에서 병합하는 것이 가능하다는 것을 의미합니다.
https://studfiles.net/preview/4287703/page:3/
영광 .......
나는이 정리가 forex에서 충족되지 않을 것이라고 생각합니다.
요소 수가 무한대로 늘어나면서 샘플 크기가 증가하면 실제 분포(빨간색)가 이론적인 분포(검정색)에서 벗어날 확률이 1이기 때문입니다.
그리고 정리에 따르면 - 일치합니다
하늘과 땅 같은...
Forex와 관련하여 이것은 플랫에서 성공적으로 핍을하고 추세에서 병합하는 것이 가능하다는 것을 의미합니다.
https://studfiles.net/preview/4287703/page:3/
실패한 것은 정리가 아니라 오랜 시간 간격에 걸쳐 정확한 적용을 위한 조건입니다.
1) 증분은 종속적입니다(예: 플랫에서 인접 증분)
2) 증분이 균등하게 분배되지 않음(비정상성)
추세를 바꾸지 않고 대략적으로 짧은 시간 동안 사용할 수 있습니다. Gorchakov도 비슷한 말을 했습니다. 예, 불화의 작업은 거의 동일합니다.
샘플 분포 함수 는 Glivenko-Cantelli 정리에 의해 실제 값에 근사합니다. 이 정리에서는 샘플이 동일하게 분포된 독립적인 무작위 변수 시퀀스의 실현이어야 합니다. 대략적으로 말하자면, 강한 의존성으로 표본은 한 지점에서 밀집할 수 있으며, 이는 실제 결과와 비교하여 결과적인 경험적(표본) 분포 함수를 크게 왜곡할 것입니다.
일부 수학자들은 백만장자가 되어야 하고 다른 수학자들은 그렇지 않은 이유가 명확하지 않습니다.
그러나 조건부 분포는 어떻습니까? 중독이기 때문입니다.
조건부 분포는 공동 분포를 기반으로 구축됩니다. 독립의 경우에만(정의에 따라) 1차원 분포 함수의 곱과 동일한 공동 분포 함수가 있습니다. 중독의 경우 모든 것이 훨씬 더 복잡합니다. 최근에 그들은 여기에서 코풀라를 회상했습니다. 이것은 그 오페라에서 나온 것입니다. 따라서 G.-K의 정리 (다차원의 경우로 일반화되는 것 같습니다) 조건부 1차원 분포를 구성하려고 시도할 수 있는 2차원 분포의 구성을 근사화하는 데 사용됩니다.
백만장자는 금융 시리즈를 설명한다고 주장하는 수학자에게서 나와야 함)
내가 아는 한 Shiryaev의 이론은 레이더의 필요성에 따라 발전하기 시작했지만 아무도 그가 레이더 스테이션에서 개인적으로 근무할 것을 요구하지 않았습니다)
실패한 것은 정리가 아니라 장기간에 걸쳐 정확한 적용을 위한 조건입니다.
1) 증분은 종속적입니다(예: 플랫에서 인접 증분)
2) 증분이 균등하게 분배되지 않음(비정상성)
추세를 바꾸지 않고 대략적으로 짧은 시간 동안 사용할 수 있습니다. Gorchakov도 비슷한 말을 했습니다. 예, 불화의 문제는 거의 동일합니다.
아니요
주의 깊게 읽다
X 1 , … , X n , … 를 무한 표본이라고 합시다.
무엇의 지속 가능성? 예를 들어, Lyapunov에 따른 확산 솔루션의 안정성 또는 이벤트 빈도의 통계적 안정성(확률에 대한 수렴의 의미에서)이 있습니다.
아니요
주의 깊게 읽다
X 1 , … , X n , … 를 무한 표본이라고 합시다.
실제로 통계학자는 항상 유한한 표본을 다루므로 항상 이 정리의 대략적인 충족에 관한 것입니다. 그러나 표본 크기가 증가하면 이 근사값이 향상되며 추정치의 일관성이라고 합니다.
Glivenko-Cantelli 정리에 관한 러시아 위키의 기사는 말도 안되며 영어 버전이나 일부 일반 교과서에서 읽습니다.