누구든지 도울 수 있습니까? Excel에서 Laplace 분포로 무작위 변수 생성을 찾고 있는데 지수 -LN (RAND()) / 람다에 대해 찾았지만 Laplace에 대해서는 찾을 수 없습니다. 무언가가 있습니다: mean(mu)+LN(RAND())/lamda, 하지만 이 공식에 문제가 있습니다. 누가 알겠습니까? 링크를 던져 주세요. 감사합니다.
누군가 도움이 될 수 있습니다. Excel에서 Laplace 분포를 사용하여 무작위 변수 생성을 찾고 있습니다. 지수 -LN (RAND()) / 람다에 대해 찾았지만 Laplace에 대해서는 찾을 수 없습니다. 무언가가 있습니다: mean(mu)+LN(RAND())/lamda, 그러나 이 공식에 문제가 있습니다. 누가 알겠습니까? 링크를 던져 주세요. 감사합니다.
AKF 및 Hurst와 같은 쓰레기에 시간을 보낸 것에 대해 매우 유감스럽게 생각합니다. 그들은 아무 것도주지 않습니다 ... 그리고 포럼에서 Halt는이 형편없는 AKF로 모두를 혼란 시켰지만 내 상태를 보여주는 것을 잊었습니다 :)))
한 가지만 말할 수 있습니다. 채널 거래가 유일한 합리적인 솔루션입니다. 논쟁의 여지가 있는 문제는 추세에 관한 것입니까 아니면 반대하는 것입니까? 저는 개인적으로 역추세 거래를 지지합니다.
가장 중요한 것은 "꼬리"를 보는 것입니다. 그리고 시그마 앞의 분위수는 동적이어야 합니다. 그러나 현재 분포의 유형을 결정하는 방법은 무엇입니까? 표준 방법을 사용하면 어렵고 리소스가 많이 필요합니다. 그리고 변칙적 확산의 틀 내에서 이 문제는 자체적으로 해결됩니다. 일반적으로 "분위수"라는 개념이 없으며 지원/저항선은 말하자면 스스로 결정됩니다. 말그대로 셀프 튜닝...
앞으로 아무도 피해를 입지 않도록, 변칙확산계수 역시 시장에서 잘 작동하지 않는 것으로 알려드립니다. 문제는 여전히 동일합니다. "T의 루트"가 아니라 정확히 "T의 큐브 루트"로 비율이 정확히 선택되는 이유를 선택하고 이론적으로 설명하는 것은 불가능합니다. 잘 작동하지 않습니다. 입금 확인되었습니다.
파운드로 운전
흠, 여유롭게 토론을 해서 죄송합니다. .... 사실, 질문 자체는 다음과 같습니다.
어디? : " 총 거래: 4"
진심이야? ))))
파운드로 운전
아아아아아아아!!!!
무역 신호가 와요, Eugene! 성배 를 마시게 하소서 - 그동안 찾아 헤매다가 고생을 많이 하였으니...
파운드로 운전
으아아아아
체계...
그리고 분명히 기다림과 함께누구든지 도울 수 있습니까? Excel에서 Laplace 분포로 무작위 변수 생성을 찾고 있는데 지수 -LN (RAND()) / 람다에 대해 찾았지만 Laplace에 대해서는 찾을 수 없습니다. 무언가가 있습니다: mean(mu)+LN(RAND())/lamda, 하지만 이 공식에 문제가 있습니다. 누가 알겠습니까? 링크를 던져 주세요. 감사합니다.
누군가 도움이 될 수 있습니다. Excel에서 Laplace 분포를 사용하여 무작위 변수 생성을 찾고 있습니다. 지수 -LN (RAND()) / 람다에 대해 찾았지만 Laplace에 대해서는 찾을 수 없습니다. 무언가가 있습니다: mean(mu)+LN(RAND())/lamda, 그러나 이 공식에 문제가 있습니다. 누가 알겠습니까? 링크를 던져 주세요. 감사합니다.
그것은 내가 직접 시도하지 않은 것 같습니다 http://forum.sources.ru/index.php?showtopic=210488 :
"라플라스 분포 - 양측 지수 분포(절반)
0 중심 분포의 경우
p[랩](x) = 람다/2 * Exp(-람다 * |x|)
p[exp](x) = 람다 * Exp(-람다 * x) -
즉, 지수가 있음 - Laplasov에 전달하기 쉽습니다.
지수 분포는 0..1 값에 균일하게 분포된 U에서 반전 방법으로 얻을 수 있습니다.
1/람다*Ln(U)"
그것은 내가 직접 시도하지 않은 것 같습니다 http://forum.sources.ru/index.php?showtopic=210488 :
"라플라스 분포 - 양측 지수 분포(절반)
0 중심 분포의 경우
p[랩](x) = 람다/2 * Exp(-람다 * |x|)
p[exp](x) = 람다 * Exp(-람다 * x) -
즉, 지수가 있음 - Laplasov에 전달하기 쉽습니다.
지수 분포는 0..1 값에 균일하게 분포된 U에서 반전 방법으로 얻을 수 있습니다.
1/람다*Ln(U)"
매우 감사합니다. 여기서 " 지수 분포는 0..1에 균일하게 분포된 U 값에서 반전 방법으로 얻을 수 있음 "과 같은 원리에 따라 특히 Laplace가 필요합니다.
1/lambda * Ln(U)"이고 분포의 다른 쪽은 -1/lambda*Ln(U)입니다. Laplace의 경우 이 두 쪽을 연결해야 합니다.
Vadzinsky 's에서 내가 쓴 것처럼 평균 (mu) + LN (RAND ()) / 람다에서 찾았지만 거기에서 잘못하고 있습니다. LN은 (U) 균일하게 분포 된 값에서 고려되지 않지만 비율에서 이 경우 어떤 기록이 있어야 하는 이러한 랜덤 변수, 나는 모릅니다.
거품이 나올 것 같아요.
AKF 및 Hurst와 같은 쓰레기에 시간을 보낸 것에 대해 매우 유감스럽게 생각합니다. 그들은 아무 것도주지 않습니다 ... 그리고 포럼에서 Halt는이 형편없는 AKF로 모두를 혼란 시켰지만 내 상태를 보여주는 것을 잊었습니다 :)))
한 가지만 말할 수 있습니다. 채널 거래가 유일한 합리적인 솔루션입니다. 논쟁의 여지가 있는 문제는 추세에 관한 것입니까 아니면 반대하는 것입니까? 저는 개인적으로 역추세 거래를 지지합니다.
가장 중요한 것은 "꼬리"를 보는 것입니다. 그리고 시그마 앞의 분위수는 동적이어야 합니다. 그러나 현재 분포의 유형을 결정하는 방법은 무엇입니까? 표준 방법을 사용하면 어렵고 리소스가 많이 필요합니다. 그리고 변칙적 확산의 틀 내에서 이 문제는 자체적으로 해결됩니다. 일반적으로 "분위수"라는 개념이 없으며 지원/저항선은 말하자면 스스로 결정됩니다. 말그대로 셀프 튜닝...
글쎄, 알았어...
매우 감사합니다. 여기서 " 지수 분포는 0..1에 균일하게 분포된 U 값에서 반전 방법으로 얻을 수 있음 "과 같은 원리에 따라 특히 Laplace가 필요합니다.
1/lambda * Ln(U)"이고 분포의 다른 쪽은 -1/lambda*Ln(U)입니다. Laplace의 경우 이 두 쪽을 연결해야 합니다.
Vadzinsky 's에서 내가 쓴 것처럼 평균 (mu) + LN (RAND ()) / 람다에서 찾았지만 거기에서 잘못하고 있습니다. LN은 (U) 균일하게 분포 된 값에서 고려되지 않지만 비율에서 이 경우 어떤 기록이 있어야 하는 이러한 랜덤 변수, 나는 모릅니다.
http://sernam.ru/book_dm.php?id=6 을 기반으로 공식 (1.5)는 지수 및 라플라스를 만들었습니다. 외형적으로 유사하지만 규정 준수에 대한 검사는 없습니다.
첨부파일은 MS 엑셀파일입니다. 그 안에 (그리고 그림에서) 결함이 있습니다. 셀 J3에서 "y = 2x-1"을 읽을 필요가 있습니다.