Da teoria à prática - página 70
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Imaginemos uma caixa preta (dentro dos comerciantes e do mercado, o câmbio) sem influências externas e vivendo uma vida própria - a saída da caixa: um fluxo de cotações. Mesmo sem influências externas, ela irá mudar de alguma forma.
Agora deixe este BS receber aleatoriamente (para o observador) delta-funções de sinal e intensidade diferentes (notícias, por exemplo). O NM começa a reagir de alguma forma e observamos não os efeitos em si, mas a resposta do NM a eles + a vida independente do próprio NM.
A memória está lá, mas a saída é uma superposição de resposta a muitos eventos e à auto-vida do NM. Mesmo no caso de um sistema de controle simples (ACS) o problema da divisão do que não é muito solvível.
Bem, em princípio eu construí esse modelo há muito tempo, a questão é como exibir a projeção dos níveis em incrementos?
Em princípio, há muito tempo atrás eu construí tal modelo, a questão é como exibir a projeção dos níveis nos gradientes?
Não, você não pode.
O terreno em si, estruturalmente, nada mais é do que um integrador. Ao diferenciar, obtemos apenas a reação de conjuntos de comerciantes ao impacto. Em termos de filtragem, a diferenciação é levantar o componente HF e suprimir o componente LF, ou seja, após a diferenciação só obtemos ruído em torno de zero.
SZZ, temos que nos integrar novamente para isolar algo).
Imaginemos uma caixa preta (dentro dos comerciantes e do mercado, o câmbio) sem influências externas e vivendo uma vida própria - a saída da caixa: um fluxo de cotações. Mesmo sem influências externas, ela irá mudar de alguma forma.
Agora deixe este BS receber aleatoriamente (para o observador) delta-funções de sinal e intensidade diferentes (notícias, por exemplo). O NM começa a reagir de alguma forma e observamos não os efeitos em si, mas a resposta do NM a eles + a vida independente do próprio NM.
A memória está lá, mas a saída é uma superposição de resposta a muitos eventos e à auto-vida do NM. Mesmo no caso de um sistema de controle simples (ACS) o problema da divisão do que não é muito solvível.
E quanto aos meus 36 pares de moedas? Que tipo de supercomputador eu precisaria para operar em tais fluxos ao mesmo tempo? Estou desapontado...
Pena... Uma pena que nunca tivemos notícias do chefe do departamento de transportes. (с)
Quem apaga os cargos de outras pessoas e por quê? Muito bem, não me importo de fazer isso novamente:
Alexander_K2, e quanto à distribuição da linha modificada? É uma coisa minúscula para se calcular.
Eu calculei o RMS corretamente?
Aqui está a fórmula:
Aqui está o resultado em Excel:
Você calculou o RMS corretamente. Entretanto, veja o quanto seria se n=1. Você vai se perguntar que tipo de bobagem é essa. O nome "n - volume da população estatística" é muito vago, geralmente eles escrevem que n é o número de elementos da amostra. Então, o RMS de acordo com esta fórmula não pode ser calculado se houver apenas um elemento. É por isso que o quadrado do RMS é chamado de estimativa de variância "tendenciosa". Há também um imparcial, onde n é n1-1 em vez de n no denominador. A raiz quadrada da estimativa de variância imparcial é chamada de desvio padrão.
A natureza deste conflito é que um item tem um grau de liberdade. Se muitas - muitas características são definidas a partir de um pequeno número de dados, elas se tornam dependentes umas das outras. Neste caso, a média aritmética é incluída no cálculo do RMS. Por assim dizer, um grau de liberdade já foi utilizado. O comportamento "estranho" do denominador do desvio padrão é apenas para dizer que tanto a média quanto a propagação não podem ser determinadas a partir de um único elemento. Pode-se ver que o desvio padrão é sempre maior que o desvio padrão por um fator de [n/(n-1)]^0,5. Entretanto, se o número de elementos na amostra for grande, você pode esquecê-lo, pois não é muito. Quando n=100, é (100/99)^0,5=1,005, que é metade de um por cento. Além disso, se soubermos com certeza que o RMS tende a ter algum valor.
É aqui que entra a parte complicada. "RMS tende a", ou seja, as leis de grandes números funcionam. Se o fenômeno real que está sendo medido realmente tem esta estabilidade. Em outras palavras, a hipótese básica da teoria da probabilidade é cumprida - a freqüência relativa de um evento tende a ter algum valor à medida que o número de eventos aumenta. Isto também é chamado de "estabilidade estatística". Se ela não existe, toda a teoria clássica da probabilidade é inaplicável ao fenômeno. Esta diferença é discutida nas enormes citações de Oleg avtomat, que começam a partir dehttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page58#comment_6191471 e em diante. Eles são difíceis de ler. Na minha opinião, é muito mais divertido ver a apresentação do relatório de Gorban com fotos e gráficos. Isso criará um clima mais otimista e construtivo, como esta frase:
"Foi demonstrado que a ondulação oceânica, tradicionalmente considerada como um fator de desestabilização pronunciado, pode melhorar o desempenho das estações hidroacústicas".
Mesmo para as taxas de câmbio, o autor andou por aí procurando a frase "Média em 16 décadas, o parâmetro de instabilidade estatística (curva contínua) e o intervalo de variação deste parâmetro médio, definido por RMS, (curvas tracejadas) para a cotação do dólar australiano (AUD) em relação ao dólar americano (USD) para 2001 (a) e 2002. (б)".
Anexo a apresentação, e para aqueles que querem mais fontes, aqui está uma lista de apresentações, às vezes com endereços de arquivo, da lista "Arquivo de seminários passados "Computador de Imagem" http://irtc.org.ua/image/seminars/archive de 2002-2017. Gorban tem até uma dúzia de monografias sobre os desenvolvimentos dos fenômenos de "hiperrandom":
I.I. Teorias Gorban de Fenômenos de Hiperrandomínio. Teoria e Prática. Seção 7. Análise do sistema.
I.I. HURBAN I HYPERRANDOMNESS KIEV NAUKOV DUMKA 2016. - 288 p. ISBN 978-966-00-1561-6