Da teoria à prática - página 892
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Nos modelos de processos estocásticos, a chamada "média" é uma medida da tendência central do processo. As fórmulas de dispersão tanto para o processo Gaussiano quanto para o processo Laplace assumem que uma certa distribuição de desvios lineares deve ser formada em relação a esta medida.
E se você estiver usando uma fórmula para calcular a variação para um processo gaussiano, seja gentil o suficiente para escolher uma medida em torno da qual uma distribuição normal é formada.
Não se pode usar variância e média separadamente como se deseja - todas elas estão inter-relacionadas.
P.S. Eu não quero escrever nada, para que idiotas como Tarabanov não leiam, mas eu tenho que...
Nos modelos de processos estocásticos, a chamada "média" é uma medida da tendência central do processo. As fórmulas de dispersão tanto para o processo Gaussiano quanto para o processo Laplace assumem que uma certa distribuição de desvios lineares deve ser formada em relação a esta medida.
E se você estiver usando uma fórmula para calcular a variação para um processo gaussiano, seja gentil o suficiente para escolher uma medida em torno da qual uma distribuição normal é formada.
Não se pode usar variância e média separadamente como se deseja - todas elas estão inter-relacionadas.
P.S. Eu não quero escrever nada, para que tolos como Tarabanov não leiam, mas eu tenho que...
Ainda nem sequer calculei a variância.
Ainda nem sequer calculei a variância.
:))) Lembre-se, nós estávamos agonizando com quantis ao calcular a dispersão - aqui, seria bom saber exatamente qual é a distribuição agora, de modo que o quantil é calculado automaticamente. Na verdade, estávamos trabalhando com a SMA naquela época e dentro desses limites sempre recebemos caudas "pesadas" e drenos de depósito. Além disso, este problema, infelizmente, é insolúvel ou muito difícil de resolver.
Então - SMA pelo cano abaixo! É bom somente sob uma distribuição normal constante, mas na verdade - precisamos de uma média em torno da qual sempre haveria uma aproximação assimptótica ao normal. No limite, por assim dizer. Somente neste caso você pode usar a fórmula para o cálculo da variância, com a qual você e eu estávamos mexendo, com quantis regulares.
Então - SMA pelo cano abaixo!Isto tem sido compreendido por muito tempo.
precisamos de uma média em torno da qual sempre haveria uma aproximação assimptótica ao normal.
E eu adivinhei como você o fez, pelo menos não vejo outra solução.:))) Bem, mais ou menos, sim - inclui-lo-ei um pouco mais tarde.
Na verdade, o concurso é uma coisa engraçada. É interessante ver como algumas pessoas conseguem fazer 100 negócios em apenas 6 horas de negociação ou perder metade de seu depósito :))))
Acho que não são 100 negócios em prejuízo que se tornaram uma preocupação para você, mas 100 negócios em lucro.
E os agricultores coletivos se tornaram uma distância considerável à frente de vocês, físicos.))))
Acho que não são 100 negócios com prejuízo, mas 100 negócios com lucro que o preocupam.
E os agricultores coletivos se tornaram uma distância considerável à frente de vocês, físicos.))))
Não, aqueles que administraram 50-100 ofícios cada um estão em pleno perdão. Os que têm 1-2 negócios estão à frente.
Eu e a Automat ficamos à margem. Estamos esperando o momento certo para sair ao ar livre.
Em geral, penso que se a velocidade (seja na construção da média ou da variância) não for considerada neste modelo, então nenhuma quantidade de curtose e assimetria ajudará.
Embora de acordo com os testes a velocidade nem sempre seja útil. Ao mesmo tempo, todas as entradas em comércios com curtose < 1 e assimetria +-1.
A única coisa que provavelmente vai ajudar é a média correta. Onde obtê-lo.
Se você se sentar em minutos, talvez não consiga ver a floresta para as árvores).
:))) FelixWhite, querido! Escreva, por que você não escreve?
Desde que você começou a polvilhar postes no caso - retiro todas as minhas reivindicações a você e peço desculpas, se eu o ofendi de alguma forma.
Você acredita que vamos encontrar o Graal aqui, apesar de todos os Tarabans meio bêbados, não é mesmo?