Por que a distribuição normal não é normal? - página 2
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A forte suspeita é que Urain tomou características semelhantes das séries resultantes como parâmetros de entrada de expectativa e variação. Mas este pode não ser o caso.
Improvável. Então, a parte do meio do gráfico estaria próxima a um histograma.
Improvável. Então, a parte do meio do gráfico estaria próxima ao histograma.
Sim, então as áreas sob a linha vermelha e o histograma também seriam as mesmas.
Eu estava falando de Erlang, mas não é essa a questão aqui. A distribuição normal tem 2 parâmetros - MO e variância. Neste caso MO = 0, mas a variância não é zero e para desenhar um gráfico precisamos definir seu valor. Então eu estou perguntando, como Urain escolheu o valor da variação?
Em geral, a fim de comparar os gráficos, eles devem, de alguma forma, ser reduzidos a uma base comum. Dependendo da escolha desta base, pode haver padrões completamente diferentes.
Se tomarmos a variância como base comum, o gráfico será mais estreito, mas terá caudas grossas.
Para a função de referência, a variância e o MO são retirados de uma série de citações (também calculados ali) e definidos para o mesmo valor, mas a única manipulação é com os valores absolutos da referência, aqui temos que adicionar cada termo ao coeficiente a fim de combinar os vértices.
Para uma função de referência, a variância e o MO são tirados de uma série de citações (também calculados ali) e definidos para o mesmo valor, mas a única manipulação é com os valores absolutos da referência, aqui temos que multiplicar cada termo por um coeficiente para corresponder aos vértices.
Isto não é muito correto, no sentido de se multiplicar pelo coeficiente.
Para a função benchmark, a variância e o MO são retirados da série de cotações (também calculados ali) e definidos para o mesmo valor, apenas manipulações são realizadas com valores absolutos do benchmark, aqui temos que adicionar cada termo ao coeficiente a fim de combinar os vértices.
Provavelmente, a variação para séries não estacionárias não é muito correta, pois pode não existir :). É mais correto escolher uma, para que a distribuição analítica coincida, no máximo, com a experimental. Isto é, aproximar. imha.
Provavelmente, a variação para uma série não estacionária não é muito correta, pois pode não existir :). É mais correto encontrar um para que a distribuição analítica coincida, no máximo, com a experimental. imha
Isto não é muito correto, no sentido de se multiplicar por um coeficiente.
Colegas, o que vocês estão fazendo?
Um pesquisador apresenta uma HIPOTESE sobre a NORMALIDADE do processo aleatório em estudo e modela sua curva de probabilidade ou densidade de probabilidade com base na HIPOTESE NORMAL.
A hipótese não foi confirmada. Os gráficos não corresponderam.
Isso é tudo.
Isto não é muito correto, no sentido de multiplicar por um fator
Eu calculo a função de referência usando esta fórmula:
Portanto, com x em, digamos, 50 o valor absoluto não pode ser apenas alguns milhares como no histograma, então você ainda tem que se ajustar,
Para que o ajuste seja correto, ele deve ser aplicado a todos os termos da curva, para que a curva tenha o mesmo aspecto (especialmente na escala de deslizamento).
Está tudo bem, você tem uma curva agradável!
Pisser.
(Grande banner no dormitório do 5º ano da unidade: TUDO está OK!)
Colegas, o que vocês estão fazendo?
Um pesquisador faz a hipótese de que um processo aleatório sob investigação é NORMAL e modela sua curva de probabilidade ou densidade de probabilidade com base na hipótese NORMAL.
A hipótese não está confirmada. Os gráficos não corresponderam.
Isso é tudo.
Por quê? Esta é uma forma grosseira de verificar a estacionaridade, e deve ser notado que não é a pior. Deixe-me especificar por via das dúvidas. Expectativa e variância são medidas para as séries temporais analisadas. Uma seqüência aleatória é formada (criada por algum gerador "normal" com exatamente as mesmas características de entrada que o original). Além disso, uma distribuição é subtraída da outra. Os erros obtidos, não me lembro exatamente, devem por sua vez obedecer a algo, suas características são avaliadas e a conclusão final é tirada. Tudo é normal, quero dizer que o método é normal :o)