Estatísticas de dependência entre aspas (teoria da informação, correlação e outros métodos de seleção de características) - página 60
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faa1947:
O que significa a deriva aleatória, ou em que base ou para o que este conceito é introduzido?
Esse sou eu pesquisando o artigo ;)
Não incomode o homem. O erro de previsão para cada barra sucessiva se soma. É muito difícil obter um erro de previsão aceitável mesmo para uma barra.
Já lhe foram mostradas as possibilidades de previsão. Com erro aceitável. Você tem mostrado screenshots de diferentes durações de previsão. E você está novamente falando sobre o efeito das culturas de inverno no rendimento do leite no ano anterior.
Por que estou me agarrando a.... É que eu tenho um grande número de métodos de trabalho conhecidos à minha frente que nunca serei capaz de dominar.
E sobre o chip. Uma pessoa pega uma ferramenta (um chip) e por alguma razão desconhecida sabe como utilizá-la para se enriquecer. O problema é que você pode passar anos e depois descobrir que ou não consegue aprender este truque (não dado), ou era uma falsificação. E é uma pena que no início houvesse provas de que isto não é uma ferramenta, e não sei o quê. Mas a ganância superou os pensamentos da quimera.
É o que eu digo:
(a) qual é o erro de previsão?
(b) este erro de previsão pode ser confiável?
(c) Por que as respostas às duas primeiras perguntas serão válidas no futuro?
Nenhuma resposta a estas perguntas - todos, fora do parafuso e olhando com prazer para um depósito com 200 vezes mais crescimento em três meses.
A qual previsão você está se referindo? Para ou de onde?
O que se entende por multidão?
Há uma justificativa para a influência da multidão na citação ou há uma influência da multidão na citação? Em cada cotação ou apenas em algumas aspas?
Eu nem me lembro quando escrevi.
Obrigado. Leitura.
A influência das multidões vem dos livros. Mas eu acho que está certo. Um monte de pequenas compras.
Não estou interessado nisso. O método é diferente, padrão.
A idéia a seguir já foi aqui expressa.
Aceitamos um quociente. Nós o decompomos em dois componentes: analítico e residual. O princípio da "reversibilidade" é importante, ou seja, se adicionarmos a decomposição, obtemos o quociente original. Sempre. Em todos os pontos. Ou seja, não perdemos um pip de dados iniciais.
O componente analítico para o mealheiro. Comecemos a lidar com o restante. Se a forma da curva analítica for bem sucedida, então o resíduo é bem analisado pelos métodos de estatística. Aproximadamente assim.
Hmm, por que as regras sobre o Onyx e perguntar aqui?
ZS: Eu já estou acostumado a este fórum - aqui alguns membros podem espalhar suas idéias brilhantes sobre uma dúzia de tópicos, coletar por busca juntos, mas para coletar suas postagens em torno de runet ..., oops, escreveu um apelido ..., mas ele também manda algum lugar para spider, etc. para coletar suas idéias brilhantes, algumas horas atrás eu pedi a ele para esboçar links neste tópico, nenhuma resposta ainda viu
A qual previsão você está se referindo? Para onde ou para onde?
Não incomode o homem. O erro de previsão para cada barra sucessiva se soma. É muito difícil obter um erro de previsão aceitável mesmo para uma barra.
Mathemat:
При каком распределении ошибок?
Ah, e você diz que não entende. Há um ano você tem me guiado pelo nariz.
Se for um bom modelo, os erros serão normais. Mas isso é improvável. Mesmo com uma previsão de um passo à frente, as dores de cabeça estão acima do normal.
Bem, se muitos espertos não se formalizam, então é uma sensação instintiva))
A este respeito, a noção de "sensação intestinal" precisa ser esclarecida.
Eu nem me lembro quando escrevi.
Obrigado. Leitura.
A influência das multidões vem dos livros. Mas eu acho que é a coisa certa a fazer. Um monte de pequenas compras.
Não estou interessado nisso. O método é diferente, padrão.
A idéia a seguir já foi aqui expressa.
Aceitamos um quociente. Nós o decompomos em dois componentes: analítico e residual. O princípio da "reversibilidade" é importante, ou seja, se adicionarmos a decomposição, obtemos o quociente original. Sempre. Em todos os pontos. Ou seja, não perdemos um pip de dados iniciais.
O componente analítico para o mealheiro. Vamos começar a trabalhar com o restante. Se a forma da curva analítica for bem sucedida, então o resíduo é bem analisado pelos métodos de estatística. Aproximadamente assim.