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Ah, bem, então isso é diferente ))
aqui está o MNC que acabei de fazer.
por que comparar?
você pode ver onde negociar? :
se você fizer uma citação MNC - não é nada disso ;)))))))
você compra um eva e ele vai ao chão! ;)
a fórmula para o 9º ano, ahahahaha
Aqui, acabei de construir um MNC
Por que comparar?
Agora você pode ver onde negociar, certo?
Se você adotar esta abordagem, não precisa de um indicador, basta marcá-lo na série inicial.
Eu pensei que você estava tentando construir um modelo que fosse o mais adequado possível para a série inicial.
É por isso que sugeri que você precisa de uma comparação com a série original.
Não importa))
Bem, se essa é a abordagem, você não precisa de um indicador, você pode simplesmente adicioná-lo à série inicial .
Eu pensei que você estava tentando construir um modelo que fosse o mais adequado possível para a série inicial.
É por isso que sugeri que você precisa de uma comparação com a série original.
Não importa ))
pedreiros, isto é engano após engano.
expor e explorar
caso contrário, você acreditará cegamente que existe um engano
;)
se você fizer a cotação MNC, não é nada disso ;
você compra um eva e ele está no fundo, seu radical! ;)
ahahahaha
Isso é o que é preciso para vender algo ao mesmo tempo
ahahahaha
Isto não é inteiramente verdade. Há dependências simétricas que não mudam quando se rearranja os argumentos. Além disso, pode haver todos os tipos de dependências como "uma unidade ocorre exatamente uma vez em uma amostra" - isto não é típico para amostras independentes.
Estou falando puramente de mistura de amostras. As amostras dependentes e mistas têm a mesma média.
Esta nota poderia ser de alguma ajuda?
Sim, estou falando puramente de mistura de amostras. Dependentes e embaralhados têm o mesmo significado.
Grosseiramente falando, a mistura enfraquece a dependência, mas não a elimina completamente. Na verdade, a dependência probabilística é a parte mais importante do teorema em termos de aplicações práticas. Quando eu estava assistindo a um curso de teorismo no youtube no MIT para engenheiros - era tudo sobre isso.
A média aritmética (quando definida) é usada independentemente da não-normalidade, porque a) a média aritmética de quase qualquer não-normal converge para normal e b) é freqüentemente usada como parâmetro de "localização" para famílias paramétricas de distribuições (mesmo assimétricas), juntamente com parâmetros de "forma" e "escala". Se MO não for definido, ele é alterado para mediana.
Embora talvez eu simplesmente não tenha experiência com bipartites)
Esta nota seria útil?
Por que você precisa de médias e de MA juntos?
O sinal está sempre no centro da tendência, na melhor das hipóteses.
pare de fazer a média
Acabe com todas as besteiras com as AK's pelo menos
você terá um acordo melhor.
;)))
o que você precisa dessas médias e MAs juntos?
o sinal está sempre no centro da tendência
parar de fazer médias de
acabar com todas as besteiras junto com AK pelo menos
;)))
No centro da tendência, o sinal já está fora de posição )))
Não quero desbastar as besteiras ))
Sim, e eu não uso limpadores no modelo.
A resposta à pergunta foi se existe algum critério para aplicar a média.
A nota apenas menciona o critério Shapiro-Wilk.
Grosseiramente falando, a mistura enfraquece o vício, mas não o remove completamente.