Yazarın diyalogu. Alexander Smirnov. - sayfa 40

 
lna01 :
Yurixx :

Toplamın N'ye bölünmesini kullandım. Bu durumda, tüm çapraz toplamlar ortadan kalkar ve formüller çok kompakttır.

Belki bu haklıdır. Tahminin taraflı olduğu ortaya çıkıyor, ancak çok kısa LR'lerle çalışmıyorsanız, doğruluk oldukça yeterlidir.

Neye göre ofset? Klasik tanıma mı? Yoksa normal dağılım mı? Benim düşünceme göre, bu ne küçük N için ne de büyük olanlar için önemli değil.
 
Lord_Shadows :

Ve bu sadece bu konuya kendini adamış katılımcılar için veya başkaları için (kendimden bahsediyorum) katılabilir ... (takım elbise al).
Şimdiden teşekkür ederim.
Peki, ANG (-M31 galaksisinden yedi - "Andromeda Bulutsusu") Lord'u nasıl reddedebilir? Anladığım kadarıyla adres PM?
 
ANG3110 :
İlgileniyorsanız, burada döngüleri olmayan doğrusal bir regresyon göstergesi var. Bir saniyenin kesirlerinde çok sayıda çubuktan gerilemeyi hesaplar.
Evet, MovingLR_2'ye çok yakın, geçmiş döngüsü (yukarı/aşağı renklendirme yorumlanmış olarak) 1219 ms'dir, ancak MovingLR_2 (ek hesaplama A ile) 1078'dir.
 
ANG3110 :
Lord_Shadows :

Ve bu sadece bu konuya kendini adamış katılımcılar için veya başkaları için (kendimden bahsediyorum) katılabilir ... (takım elbise al).
Şimdiden teşekkür ederim.
Peki, ANG (-M31 galaksisinden yedi - "Andromeda Bulutsusu") Lord'u nasıl reddedebilir? Anladığım kadarıyla PM'deki adres?

Çok teşekkür ederim... Böyle bir tavrınız olması gerçekten güzel... Aldım zaten ve okuyorum.
Tekrar teşekkürler ANG-el.
 
Yurixx :
lna01 :
Belki bu haklıdır. Tahminin taraflı olduğu ortaya çıkıyor, ancak çok kısa LR'lerle çalışmıyorsanız, doğruluk oldukça yeterlidir.

Neye göre ofset? Klasik tanıma göre? Yoksa normal dağılım mı? Benim düşünceme göre, bu ne küçük N için ne de büyük olanlar için önemli değil.
Gerçeğe göre değişti. Özellikle, RMS'niz çok düşük.

PS Ancak fiyat çizelgeleri ile ilgili olarak, bu zorunlu değildir, bu yüzden yukarıda böyle bir basitleştirmenin haklı olduğu konusunda hemfikirdim.
 
lna01 :
ANG3110 :
İlgileniyorsanız, burada döngüleri olmayan doğrusal bir regresyon göstergesi var. Bir saniyenin kesirlerinde çok sayıda çubuktan gerilemeyi hesaplar.
Evet, MovingLR_2'ye çok yakın, geçmiş döngüsü (yukarı/aşağı renklendirme yorumlanmış olarak) 1219 ms'dir, ancak MovingLR_2 (ek hesaplama A ile) 1078'dir.


Renklendirmeyi kapatırsanız, 1,5 kat daha hızlı sayar. Dizilere erişmek uzun zaman alır. Eğer gerçekten bir tür hız rekoruna ihtiyacın varsa, biraz daha numara kullanabilirsin. Ama bunun için bir ödül almayacağım.

Bu arada, MovingLR_2 koduna hızlıca baktıktan sonra, a ve b çizgi katsayılarının hesaplanmasını görmedim ve bence bunlar en değerliler, çünkü bu durumda bir açı işlevi oluşturabilir ve eğilimi ölçebilirsiniz. hız. Ve at_LR0'da her çubukta sayılırlar. Bu, her çubukta RMS'nin hesaplanabileceği anlamına gelir. Ve MovingLR_2 saf bir doğrusal regresyon değil, buna yakın bir şey üretir. Sadece son konum çizildiğinde, bu çok önemli değildir, ancak kesinlikle kesin bir lineer regresyonun gerekli olduğu durumlar vardır.

 
ANG3110 писал (а): a ve b doğrusunun katsayılarının hesaplanmasını görmedim
a ve b sayıları doğrudan LR = (3*LW - 2*S) MA formülü kullanılarak okunabilir. Ardından, i numaralı çubuğun "geçerli" çubuk olması koşuluyla, yani. mevcut regresyon satırındaki sonuncusu:

LR(Bar i) = a*i + b
LR(Çubuk i-1) = a*(i-1) + b

Neresi

a = LR(Çubuk i) - LR(Çubuk i-1)
b = LR(Çubuk i) - a*i

Yoksa bir şeyleri karıştırdım mı? Tabii ki, a ve b olması gerektiği gibi i'ye bağlıdır.
 
Mathemat :

Yoksa bir şeyleri karıştırdım mı?

Hala uyumadın mı...?
Dinle Alexey, 40'taki tartışmandan pratik bir fayda var mı !!! sayfalar.
Not Seninle konuşmayalı uzun zaman oldu...nasılsın?
 
Mathemat :

Yoksa bir şeyleri karıştırdım mı? Tabii ki, a ve b olması gerektiği gibi i'ye bağlıdır.

Tabii ki tutturdu. Böyle sayılamaz. a ve b, minimum RMS'nin bir fonksiyonudur. dönem boyunca sapmalar. a, tüm periyot boyunca doğrunun eğimidir. Ve LR'nin sonunun konumunun artması, tüm regresyonun açısını vermeyecek, sadece bu arada, çizginin sonunun konumunun koordinatı olan b katsayısındaki bir değişikliği verecektir.
 
ANG3110 :


Renklendirmeyi kapatırsanız, 1,5 kat daha hızlı sayar. Dizilere erişmek uzun zaman alır.

Bu yüzden test için kapattım - engelli renklendirme için sayılar verildi.


Eğer gerçekten bir tür hız rekoruna ihtiyacın varsa, biraz daha numara kullanabilirsin.

Aslında, algoritmalar çok yakın. at_LR0'da indekslerle biraz daha ekonomik çalışabilirsiniz. Ek olarak, döngülü bir işaretçi ile bir numara kullandım, aslında hızı karşılaştırmanın ana nedeni etkinliğini değerlendirmekti.

Bu arada, MovingLR_2 koduna aceleyle baktıktan sonra, a ve b satırının katsayılarının hesaplanmasını görmedim,

...

Yine de MovingLR_2 saf bir doğrusal regresyon değil, buna yakın bir şey üretir. Sadece son konum çizildiğinde, bu çok önemli değildir, ancak kesinlikle kesin bir lineer regresyonun gerekli olduğu durumlar vardır.

Çizgi katsayıları a ve b bu doğrularda hesaplanır.
A = (ToplamXY - N3*ToplamY)*N4;
B = (N1*SumY - SumXY)*N2;
Anlaşılır olması için, MovingLR_2'nin sadece mevcut doğrusal regresyonu çizen bir sürümünü ekliyorum. Üstelik bir öncekinde N4 hesaplanırken bir leke vardı :)

MovingLR_2 saf bir lineer regresyon üretir ve bunu doğrulamak kolaydır. at_LR0'da, saat cinsinden bir dönemden çubuklardaki bir döneme geçiş doğru değildir. at_LR0'da Close'u (Yüksek+Düşük)/2 ile değiştirir ve 1. periyodu alırsak, MovingLR_2'de periyodu 60 değil 61 olarak ayarlar ve dakika tablosuna asarsak, sonuçlar tamamen eşleşecektir.

PS Bu arada, Mathemat, at_LR0, bu tür bir algoritmada sıfır çubuğunun nasıl hesaplanacağına dair iyi bir örnektir.
Dosyalar: