시장의 경우, 아니 오히려 실제로 작동하는 거래 시스템을 만들기 위해서는 지휘 확립하기 위한 종합적인 통계 연구 그 안에서 가질 수 있는 패턴 무역에 대한 실질적인 가치; 동시에 반복성 속성이 있는 현상만 조사하는 것이 편리하고 통계적으로 정확합니다. 예를 들어 다음을 탐색할 수 있습니다. 통계 형질 후유증 급격한 가격 인상.
이 논리에 따르면 교차로에 서서 접근하는 자동차를 보고 회전 방향을 예측하려면 이 차가 어제 같은 교차로에서 회전한 위치에 대한 정보가 필요합니다. 그리고 질량, 속도, 바퀴 각도, 도로와의 접착 계수 및 운전자의 상태가 분석에 더 적합한 매개변수임을 알 수 있습니다.
이 논리에 따르면 교차로에 서서 접근하는 자동차를 보고 회전 방향을 예측하려면 이 자동차가 어제 같은 교차로에서 회전한 위치에 대한 정보가 필요합니다 . 그리고 질량, 속도, 바퀴 각도, 도로에 대한 접착 계수 및 운전자의 상태가 분석에 더 적합한 매개변수임을 알 수 있습니다.
같은 사람이 매일 직장에서 집으로 돌아가서 같은 교차로에서 한 방향으로 집으로 방향을 틀면 그렇습니다. 멀리서이 차를 본 사람은 이번에는 거기로 돌릴 것이라고 매우 확실하게 말할 수 있습니다.
(2) 통계적으로 반복적인 것만 조사할 수 있다. 예를 들어 앙상블을 선택하고 일부 매개변수의 공간을 선택하고 이러한 매개변수 공간에서 이 앙상블을 클러스터링합니다. 그러한 공간의 어떤 지점에는 점들의 클러스터가 있을 것입니다 - 앙상블의 상태, 그리고 그러한 클러스터에 많은 수의 점이 있는 경우에만(즉, 통계가 중요한 경우) 우리는 의 정확성에 대해 말할 수 있습니다. 결과 클러스터링. 그리고 통계가 현상의 재발에 대해 말하는 것은 (다소 모호한) 의미에서입니다.
Aleksey Ivanov : Если один и тот же человек каждый день с работы едет домой и поворачивает на одном и том же перекрестке к дому в одну сторону, то да, увидев это авто можно издалека с очень большой достоверностью сказать, что и в этот раз он туда повернет.
알렉산더 :
이 논리에 따르면 교차로에 서서 접근하는 자동차를 보고 회전 방향을 예측하려면 이 차가 어제 같은 교차로에서 회전한 위치에 대한 정보가 필요합니다. 그리고 질량, 속도, 바퀴 각도, 도로에 대한 접착 계수 및 운전자의 상태 가 분석에 더 적합 하고 동등하게 중요한 매개변수임을 알 수 있습니다.
시장의 경우, 아니 오히려 실제로 작동하는 거래 시스템을 만들기 위해서는 지휘 확립하기 위한 종합적인 통계 연구 그 안에서 가질 수 있는 패턴 무역에 대한 실질적인 가치; 동시에 반복성 속성이 있는 현상만 조사하는 것이 편리하고 통계적으로 정확합니다. 예를 들어 다음을 탐색할 수 있습니다. 통계 형질 후유증 급격한 가격 인상.
이 논리에 따르면 교차로에 서서 접근하는 자동차를 보고 회전 방향을 예측하려면 이 차가 어제 같은 교차로에서 회전한 위치에 대한 정보가 필요합니다. 그리고 질량, 속도, 바퀴 각도, 도로와의 접착 계수 및 운전자의 상태가 분석에 더 적합한 매개변수임을 알 수 있습니다.
이 논리에 따르면 교차로에 서서 접근하는 자동차를 보고 회전 방향을 예측하려면 이 자동차가 어제 같은 교차로에서 회전한 위치에 대한 정보가 필요합니다 . 그리고 질량, 속도, 바퀴 각도, 도로에 대한 접착 계수 및 운전자의 상태가 분석에 더 적합한 매개변수임을 알 수 있습니다.
(1) 통계에는 평균 외에도 많은 것들이 있습니다.
(2) 통계적으로 반복적인 것만 조사할 수 있다. 예를 들어 앙상블을 선택하고 일부 매개변수의 공간을 선택하고 이러한 매개변수 공간에서 이 앙상블을 클러스터링합니다. 그러한 공간의 어떤 지점에는 점들의 클러스터가 있을 것입니다 - 앙상블의 상태, 그리고 그러한 클러스터에 많은 수의 점이 있는 경우에만(즉, 통계가 중요한 경우) 우리는 의 정확성에 대해 말할 수 있습니다. 결과 클러스터링. 그리고 통계가 현상의 재발에 대해 말하는 것은 (다소 모호한) 의미에서입니다.
1. 평균 외에 있는 것은 이러한 동일한 평균을 기반으로 합니다.
2. 동의합니다.
당신은 나를 전혀 이해하지 못할 것입니다.
나는 통계에 반대하지 않지만, 그렇다고 나 자신을 제한하지도 않을 것입니다.
(1) 1. 평균 외에 존재하는 것은 정확히 이러한 동일한 평균을 기반으로 합니다.
2. 동의합니다.
당신은 나를 전혀 이해하지 못할 것입니다.
(2) 통계에 반대하는 것은 아니지만 그렇다고 그것에 국한되지도 않는다.
(1) 평균 - 첫 번째 주문의 순간. 두 번째 순서의 순간 - 분산, 세 번째 - 비대칭 등이 있으며 평균의 표현을 훨씬 뛰어 넘는 모든 것의 거대한 질량도 있습니다.
(2) 네, 맙소사, 여기서 이미 이해할 수 없는 것. 객체를 모델링하기 직전에 객체 를 연구해야 하며(학교 물리학의 사소한 지식을 사용하여 공상하는 것이 아니라) 이를 위해 이 경우 통계가 필요합니다. 통계 연구.
Если один и тот же человек каждый день с работы едет домой и поворачивает на одном и том же перекрестке к дому в одну сторону, то да, увидев это авто можно издалека с очень большой достоверностью сказать, что и в этот раз он туда повернет.
알렉산더 :
이 논리에 따르면 교차로에 서서 접근하는 자동차를 보고 회전 방향을 예측하려면 이 차가 어제 같은 교차로에서 회전한 위치에 대한 정보가 필요합니다. 그리고 질량, 속도, 바퀴 각도, 도로에 대한 접착 계수 및 운전자의 상태 가 분석에 더 적합 하고 동등하게 중요한 매개변수임을 알 수 있습니다.
당신이 원한다면 그렇게 될
(1) 평균 - 첫 번째 주문의 순간. 두 번째 순서의 순간 - 분산, 세 번째 - 비대칭 등이 있으며 평균의 표현을 훨씬 뛰어 넘는 모든 것의 거대한 질량도 있습니다.
(2) 네, 맙소사, 여기서 이미 이해할 수 없는 것. 개체를 모델링하기 직전에 개체를 연구해야 하며(학교 물리학의 사소한 지식을 사용하여 공상하는 것이 아니라) 이를 위해 이 경우 통계가 필요합니다. 통계 연구.
분산이 수단 없이 존재할 수 있습니까?
다시 반복하겠습니다. 이 포럼 스레드는 시장에 대한 내 아이디어의 경계에서 멀리 떨어져 있습니다. 이 특정 문제는 이 스레드에서 구체적으로 논의됩니다. 통계에 대해 이야기하고 싶다면 새 스레드를 만드십시오. 그러면 흥미롭지 않을 것입니다.
(1) 평균 없이 분산이 존재할 수 있습니까?
다시 반복하겠습니다. 이 포럼 스레드는 시장에 대한 내 아이디어의 경계에서 멀리 떨어져 있습니다. 이 특정 문제는 이 스레드에서 구체적으로 논의됩니다. 통계에 대해 이야기하고 싶다면 새 스레드를 만드십시오. 그러면 흥미롭지 않을 것입니다.
(1) 이 경우 시계열에 대한 통계가 있으면 모든 순간이 고려되므로 (함께) 존재합니다.
분산이 수단 없이 존재할 수 있습니까?
:)) 물론 가능합니다. 그리고 이것을 확산 계수라고 합니다.
그러나 이것을 이해하기 위해서는 최소한 물리학을 뒤질 필요가 있습니다.
(1) 이 경우 시계열에 대한 통계가 있으면 모든 순간이 고려되므로 (함께) 존재합니다.
들어봐, 알렉세이. 거래 시스템을 만드는 일을 하고 있습니다. 이 직업에는 통계 지식이 큰 도움이 되는 여러 측면이 있습니다. 참여를 원하시는 분은 메시지를 보내주세요.
:)) 물론 가능합니다. 그리고 이것을 확산 계수라고 합니다.
그러나 이것을 이해하기 위해서는 최소한 물리학을 뒤질 필요가 있습니다.
확률 변수의 분산은 수학적 기대치 를 기준으로 확률 변수 값의 확산을 측정한 것 입니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Dispersion_of_random_value
수학적 기대치가 무엇인지 알기를 바랍니다. 그렇지 않은 경우 동일한 기사에 링크가 있습니다.)