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Novo artigo Distribuições estatísticas no MQL5 - tirando o melhor de R foi publicado:
O artigo considera funções para trabalhar com as distribuições estatísticas básicas implementadas na linguagem R (as distribuições de Cauchy, Weibull, normal, log-normal, logistic, exponential, uniform, gamma, beta central e não-central, qui-quadrado, F de Fisher-Snedecor, t de Student, assim como as distribuições binomiais discretas e binomiais negativas, distribuições geométricas, hipergeométricas e de Poisson). Além disso, a biblioteca também contém as funções para cálculo dos momentos teóricos das distribuições, permitindo a avaliação do grau de conformidade da distribuição real com a modelada.
O histograma calculado é salvo no arquivo normal.csv (fig. 2)
Fig. 2. Histograma da distribuição de números aleatórios, gerados de acordo com a distribuição normal e com os parâmetros mu=5 e sigma=1
Autor: MetaQuotes Software Corp.