stokastik rezonans - sayfa 15
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Acı verici bir şekilde, kaotik bir çekici gibi görünüyor. Derinlere girdin, grasn ...
...
Acı verici bir şekilde, kaotik bir çekici gibi görünüyor. Derinlere girdin, grasn ...
Derinlere tırmandı ve sadece "başlangıcı" gösteren şey. Düzey ve yerel bir eğilim biçimindeki fiyat hareketinin düzeyden düzeye geçiş modeli genel olarak ilginç bir şeydir. Dalga teorisine gitmek harika ve bazen bana öyle geliyor ki, tam tersine dalgalar bu modelden koparılmış, peki, bu doğru, felsefe: o). Ve fiyatın kendisi için olmasa da, bazı kanal parametreleri için çekiciler kullanıyorum.
vaa20003'e
Doğru, genlik ve tepe noktaları günden güne biraz yüzer. Bu dönemlerle aptalca inşa edilmiş sinüzoidler ve onları özetledi. Ve ortaya çıktı (tamamen görsel olarak şimdiye kadar) her hareket
bir dalgalanma veya düşüşe karşılık gelir. Bu bir eşik altı sinyali olarak kullanılabilir mi?
Bu konudaki görüşünü zaten dile getirdi, yani umut yok. Stokastik rezonans modeli, piyasaya göre yeni bir daire seviyesi hesaplamanın mümkün olduğu tahmin edici niteliklere sahip değildir, ancak bu en büyük ilgi gibi görünmektedir. Ancak yerel bir eğilim olasılığı olarak "tehlikeli durumların" oluşumunu kontrol etmek için bir aracın geliştirilmesi ve sistemin yeni bir düzeye geçişi, bence, her şansı var.
Acı verici bir şekilde, kaotik bir çekici gibi görünüyor. Derinlere girdin, grasn ...
Ama bana daha çok karides gibi geldi ve sakın gülmeyin :) bu TA karidesi değil, bu http://www.ibiblio.org/e-notes/Chaos/ru/swallow_r.htm
Makalenin sonunda "karides"
Şaşkın, çılgın resimler) Beyler, gerçekten, örneğin bir fiyat tablosundan daha bilgilendirici olduklarını mı düşünüyorsunuz? Böyle bir ormana kazmak gerekli mi?
Şaşkın, çılgın resimler) Beyler, gerçekten, örneğin bir fiyat tablosundan daha bilgilendirici olduklarını mı düşünüyorsunuz? Böyle bir ormana kazmak gerekli mi?
Uzmanlar için bir soru, ancak konu dışı.
Normal olarak dağılmış bir X değerleri dizisi olduğunu varsayalım. Dizinin üye sayısı N=1000000, ortalama değer A, oran S'dir. X öğelerinin değer kümesinin olduğu açıktır. yukarıdan sınırlandırılmış, yani tüm X [0,Xmax] aralığına aittir. Dizinin M=100 üyeli bir örneğini alıyoruz ve ortalama XM'sini hesaplıyoruz. Orijinal dizinin M öğelerini içeren tüm ardışık örneklerden yeni bir Y = {XM} dizisi oluşturuyoruz. Y değerleri kümesinin de sınırlı olduğu açıktır.
Üst ve alt sınırları , yani değer aralığı [Ymin,Ymax] nasıl bulunur?
Doğal olarak, matematiksel istatistikler aracılığıyla analitik değerlendirmeyle ilgileniyorum (ne yazık ki, bu konuda güçlü değilim). Alnına güvenmek zor değil, ama ilginç değil. Bu aralığın sınırlarının N ve M oranına ve orijinal dizinin istatistiksel özelliklerine bağımlılığını elde etmek ilginçtir.
Uzmanlar için bir soru, ancak konu dışı.
Normal olarak dağılmış bir X değerleri dizisi olduğunu varsayalım. Dizinin üye sayısı N=1000000, ortalama değer A, oran S'dir. X öğelerinin değer kümesinin olduğu açıktır. yukarıdan sınırlandırılmış, yani tüm X [0,Xmax] aralığına aittir. Dizinin M=100 üyeli bir örneğini alıyoruz ve ortalama XM'sini hesaplıyoruz. Orijinal dizinin M öğelerini içeren tüm ardışık örneklerden yeni bir Y = {XM} dizisi oluşturuyoruz. Y değerleri kümesinin de sınırlı olduğu açıktır.
Üst ve alt sınırları, yani değer aralığı [Ymin,Ymax] nasıl bulunur?
Doğal olarak, matematiksel istatistikler aracılığıyla analitik değerlendirmeyle ilgileniyorum (ne yazık ki, bu konuda güçlü değilim). Alnına güvenmek zor değil, ama ilginç değil. Bu aralığın sınırlarının N ve M oranına ve orijinal dizinin istatistiksel özelliklerine bağımlılığını elde etmek ilginçtir.
Küçük bir açıklama, kendi kelimelerinizle konuşmak gerekirse. Orijinal örneğin M uzunluğunda kesişmeyen bölümlere (aralıklara) bölündüğünü ve yeni dizinin her örneğinin aralıkla sınırlı verilerin ortalama değeri olduğunu ve bölüm numaralarıyla tanımlandığını doğru anladım mı?
Not: hiç de uzman değil, sadece yardım etme arzusu :o)
Küçük bir açıklama, kendi kelimelerinizle konuşmak gerekirse. Orijinal örneğin M uzunluğunda kesişmeyen bölümlere (aralıklara) bölündüğünü ve yeni dizinin her örneğinin aralıkla sınırlı verilerin ortalama değeri olduğunu ve bölüm numaralarıyla tanımlandığını doğru anladım mı?
Not: hiç de uzman değil, sadece yardım etme arzusu :o)
Hayır, sadece M uzunluğundaki örneklerin kayan bir penceresi. Bu nedenle, Y dizisindeki eleman sayısı N-M+1'dir.
M=1 olduğunda limitte, [0,Xmax] aralığı ile aynı X dizisini elde ederiz. Ve karşı limit M=N ile, Y dizisinde yalnızca bir terim elde edilir - orijinal A dizisinin ortalama değeri, yani Ymin=Ymax=A.
Ve gerçek, her zaman olduğu gibi, ortada. :-) İsteğe bağlı M 0<Ymin<A ve A<Ymax<Xmax için. Bu miktarları hesaplamak için analitik formüllere (veya en azından bir hesaplama prosedürüne) sahip olmak istiyorum. Matematiksel istatistikte bu öğrenci düzeyindeki problemin uzun zaman önce çözüldüğünü düşünüyorum.
Normal olarak dağılmış bir X değerleri dizisi olduğunu varsayalım. Dizinin üye sayısı N=1000000, ortalama değer A, oran S'dir. X öğelerinin değer kümesinin olduğu açıktır. yukarıdan sınırlandırılmış, yani tüm X [0,Xmax] aralığına aittir. Dizinin M=100 üyeli bir örneğini alıyoruz ve ortalama XM'sini hesaplıyoruz. Orijinal dizinin M öğelerini içeren tüm ardışık örneklerden yeni bir Y = {XM} dizisi oluşturuyoruz. Y değerleri kümesinin de sınırlı olduğu açıktır.
Üst ve alt sınırları, yani değer aralığı [Ymin,Ymax] nasıl bulunur?
Doğal olarak, matematiksel istatistikler aracılığıyla analitik değerlendirmeyle ilgileniyorum (ne yazık ki, bu konuda güçlü değilim). Alnına güvenmek zor değil, ama ilginç değil. Bu aralığın sınırlarının N ve M oranına ve orijinal dizinin istatistiksel özelliklerine bağımlılığını elde etmek ilginçtir.
X bir rasgele değişken ise, Y, X ile aynı dağılıma sahip M bağımsız rasgele değişkenin toplamıdır. Dolayısıyla, eğer X normalse, o zaman Y de S/sqrt(M) varyansıyla normaldir. Maksimum ve minimum değerler sorunu, yalnızca serinin belirli bir uygulaması için (yani, kafa kafaya sayma) gündeme getirilebilir, keyfi bir uygulama için sadece olasılıklar hakkında konuşabiliriz.
Not: Yukarıdakiler, kendimi bir mat uzmanı olarak gördüğüm anlamına gelmez. İstatistik :)
X bir rasgele değişken ise, Y, X ile aynı dağılıma sahip M bağımsız rasgele değişkenin toplamıdır. Dolayısıyla, eğer X normalse, o zaman Y de S/sqrt(M) varyansıyla normaldir. Maksimum ve minimum değerler sorunu, yalnızca serinin belirli bir uygulaması için (yani, kafa kafaya sayma) gündeme getirilebilir, keyfi bir uygulama için sadece olasılıklar hakkında konuşabiliriz.
Kendi kendine. Ayrıca istatistiksel bir tahmin demek istedim.
Örneğin. Dağılım fonksiyonu biliniyorsa, herhangi bir X0 için >=X0 değerine sahip bir elemanın dizisinde meydana gelme olasılığı P bilinir. Dizi N eleman içeriyorsa, X>=X0 koşulunu sağlayan dizinin toplam eleman sayısı P*N'ye eşittir. Bu değer 1'den küçük ise yani 0 adet ise istatistiksel olarak Xmax<X0. Ancak bu, elbette, >=X0 öğesinin gerçekte böyle bir dizide görünemeyeceği anlamına gelmez.
Umarım aritmetikte herhangi bir yerde hata yapmamışımdır?