Hurst üssü - sayfa 13

 
Neutron >> :

Her şey bilimle ilgili.

RP'deki değişim aralığı 0'dan (birinci fark serisi) 1'e (geniş zaman dilimlerinde doğrusal eğilim) kadardır. Rastgele Brown tek boyutlu hareketi (sıfır MO ile entegre SW) tarafından özel bir yer işgal edilir, bunun için RH = 1/2 ve gürültülü sinüs, bu yoldaş için, RH düzgün bir şekilde salınır, çünkü olması gerekir. gürültü küçük zaman dilimlerinde büyük bir rol oynar, büyük zaman dilimlerinde bir eğilim zaten görülebilir vb.

Y2 için RH sıfırın altına tırmanıyor.

 

Şaka gibi?

Tamamen ciddiyseniz, bir seçenek olarak, incelenen değerin istatistiksel dağılımını düşünebilirsiniz. Sadece büyük zaman dilimlerinde, incelenen serideki okumaların sayısı 1 / TF gibi düşer, bu nedenle yayılma SQRT (TF) gibi büyür ve birinci fark için RH'nin her zaman 1 / SQRT gibi sıfır eğiliminde olduğu göz önüne alındığında (n), eksilerin nerede çekildiğini anlayabilirsiniz.

 
Neutron >> :

Şaka gibi?

Genel olarak, hayır.

Tamamen ciddiyseniz, bir seçenek olarak, incelenen değerin istatistiksel dağılımını düşünebilirsiniz. Sadece büyük zaman dilimlerinde, incelenen serideki okumaların sayısı 1 / TF gibi düşer, bu nedenle yayılma SQRT (TF) gibi büyür ve birinci fark için RH'nin her zaman 1 / SQRT gibi sıfır eğiliminde olduğu göz önüne alındığında (n), eksilerin nerede çekildiğini anlayabilirsiniz.

Bu yerden daha ayrıntılı olarak lütfen.

HRP'nin anlamına göre, R < S koşulunun sağlandığı tek bir numune olmamalıdır.

Görsel olarak - Y2 için RH sıfırdan büyük olacaktır, çünkü gürültü var ve R / S tablosu muhtemelen 30'dan sonra yatay olarak 30'a çıkmalı

 

Burada bir şey olabilir.

Prival tarafından uygulanan formülasyonda, RP ayrılmaz bir gösterge olarak kabul edilir, çünkü bir dizi noktadan çizilen düz bir çizginin eğim açısının tanjantı ile belirlenir. Bu sette, negatif eğimli alanlar var, ancak genel olarak (entegre olarak), eğim pozitif ve HX <0 olduğu durum gerçekten olamaz.

Benim için, eğim açısı her iki komşu nokta arasında yerel olarak kabul edilir ve daha büyük bir TF'deki yerlerde daha küçük bir yayılmaya sahip olduğumuz olur, peki, olur ... burada "benim" RH dürüstçe eksiye dönüyor . Aslında, bunda tahrik edici bir şey yok, eğer neler olduğunu anlarsanız ve elbette, hepsi PX'in kendisini nasıl tanımladığınıza bağlıdır. Bu göstergeyi yerel olarak göstermek bana daha bilgilendirici geldi.

Sonuç olarak, bununla başa çıkmanız gerekiyor. Tanım olarak, RP, TF'deki artışla birlikte VR oynaklığındaki artış oranını gösterir. Algoritmayı bu tanım temelinde oluşturdum. Ama aslıyla örtüşmediği ya da bir yere yetişemediğim çok açık.

PS Ve sonra, makaledeki formüllere göre ( Prival parlıyor), makul bir şey alamadım, bu saçmalık (iyi ya da kafamda). Bu nedenle, gerçek olarak, oradan ifadelere başvurmayacağım.

 

Negatif değerlerim de vardı, hangi durumda olduğunu hatırlamıyorum ama öyleydi. Bir şekilde güçlü bir şekilde atlar (ve bundan hoşlanmadı). Sizin Neutron'unuz ve benimki olan iki algoritmayı karşılaştırmaya çalışmak için zaman olacak.

N ve n hakkında TheXpert . N eklerseniz, X(N) her zaman sıfır olacaktır. Ama bir şeyin doğru olmadığını iki kez kontrol edeceğim, bu yerde bütünleyici hale geliyor.

 
Prival >> :

N ve n hakkında TheXpert . N eklerseniz, X(N) her zaman sıfır olacaktır. Ama bir şeyin doğru olmadığını iki kez kontrol edeceğim, bu yerde bütünleyici hale geliyor.

Ha, bu bir hata olabilir.

belirli bir N için X'in N - 1 değerlerini almalısınız:


X[i] = Toplam(i)(e[i] - M[N]) ben = 2..N


________________________________

En azından şu anki haliyle, ifade kesinlikle mantıklı değil - n (yani tümü!) eleman için MOC'den N üzerinde birikmiş sapmayı hesaplamak için!

 
Neutron писал(а) >>

....

Sonuç olarak, bununla başa çıkmanız gerekiyor. Tanım olarak, RP, TF'deki artışla birlikte VR'nin oynaklığındaki artış oranını gösterir. Algoritmayı bu tanım temelinde oluşturdum. Ama aslıyla örtüşmediği ya da bir yere yetişemediğim çok açık.

PS Ve sonra, makaledeki formüllere göre ( Prival parlıyor), makul bir şey alamadım, bu saçmalık (iyi ya da kafamda). Bu nedenle, gerçek olarak, oradan ifadelere başvurmayacağım.

Ayrıca, doğru bir şekilde nasıl hesaplanacağı konusunda henüz net bir seçeneğim yok. Farklı kaynaklarda farklı şekillerde. Makaleler programcılar tarafından yazılmadı. Ve bundan " TF'de bir artışla ", sadece kafa karıştırıyor. Bu, Nil Nehri'ndeki su seviyesindeki veya timsah sayısındaki bir değişikliktir. Nasıl doğru bir şekilde hesaplanır, o zaman TF'de bir artışla ona ne olduğunu düşüneceğiz.

 
Neutron >> :

Burada bir şey olabilir.

Benim için, eğim açısı her iki komşu nokta arasında yerel olarak kabul edilir ve daha büyük bir TF'deki yerlerde daha küçük bir yayılmaya sahip olduğumuz olur, peki, olur ... burada "benim" RH dürüstçe eksiye dönüyor . Aslında, bunda tahrik edici bir şey yok, eğer neler olduğunu anlarsanız ve elbette, hepsi PX'in kendisini nasıl tanımladığınıza bağlıdır. Bu göstergeyi yerel olarak göstermek bana daha bilgilendirici geldi.

Evet, şimdi kafamda netleşmeye başlıyor gibi görünüyor.

Sonuç olarak, bununla başa çıkmanız gerekiyor.

Evet

Tanım olarak, RP, TF'deki artışla birlikte VR oynaklığındaki artış oranını gösterir. Bu tanıma dayanarak bir algoritma oluşturdum. Ama aslıyla örtüşmediği ya da bir yere yetişemediğim çok açık.

Belki biraz önemsiz, gürültüsüz bir sinüzoid oluşturmaya çalışın ve makaledeki resimle karşılaştırın. Genel olarak, makaledeki formüllere puan veririz, resimleri gerçek için çekeriz.

Bu arada, kendi değerlerinizi betiğin ürettiğiyle karşılaştırabilirsiniz.

 

Bugün gerçekten heyecanlandım. Katsayı analogu. Hurst yerel olarak yeterince hesaplanabilir !!!!!!!!!!

Bu, Dubovikov'un "Minimum kapsamın boyutu ve fraktal zaman serilerinin yerel analizi" çalışmasından kaynaklanmaktadır.

 
surfer >> :

Bugün gerçekten heyecanlandım. Katsayı analogu. Hurst yerel olarak yeterince hesaplanabilir !!!!!!!!!!

Bu, Dubovikov'un "Minimum kapsamın boyutu ve fraktal zaman serilerinin yerel analizi" çalışmasından kaynaklanmaktadır.

Her şey bizden önce çalındı , şerefe.