Normal dağılım neden normal değil? - sayfa 33
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
Bu nedenle, gözlemlenebilir bir melez elde edilir.
Melez oldukça uyumludur - bu dağılımı oluşturan sürecin durağanlığını göz ardı edersek. En önemlisi, istikrarlıdır (entegrali, Peters'in "Finansal Piyasaların Fraktal Analizi"nde yazdığı fraktal Brownian hareketine çok benzer). Dağıtımın kararlılığı nedir, umarım hatırlarsınız?
Melez oldukça uyumludur - bu dağılımı oluşturan sürecin durağanlığını göz ardı edersek. En önemlisi, istikrarlıdır (entegrali, Peters'ın "Finansal Piyasaların Fraktal Analizi"nde yazdığı fraktal Brownian hareketine çok benzer). Dağıtımın kararlılığı nedir, umarım hatırlarsınız?
Kararlılığın resmi tanımı hakkında - Hiçbir fikrim yok, hadi enjekte edelim! ;)
Sezgiye gelince - bu fraktalın uyumunu ve istikrarını içtenlikle onaylıyorum ve umarım bunu oldukça iyi anlıyorum.
Kabaca söylemek gerekirse, kararlılık, F yasasına göre (muhtemelen farklı parametrelerle) eşit olarak dağıtılan iki bağımsız niceliğin toplamının dağılımının da bir F dağılımına sahip olmasıdır. Kararlı olarak normal (beklentiler ve varyanslar toplanır), Cauchy, tek tip ve bir demet diğerleri.
Burada kastedilen miktar nedir? Cebirsel? Yani aynı dağılıma göre (muhtemelen farklı parametrelerle) çalışan iki jeneratörümüz var. Her adımda, her biri bir değer üretir: x ve y. O zaman toplam rastgele bir değişken z=x+y'dir. Böyle ?
İyi evet. Burada süreçlerden değil, dağıtımlardan bahsediyoruz.
Kabaca söylemek gerekirse, kararlılık, F yasasına göre (muhtemelen farklı parametrelerle) eşit olarak dağıtılan iki bağımsız niceliğin toplamının dağılımının da bir F dağılımına sahip olmasıdır. Kararlı olarak normal (beklentiler ve varyanslar toplanır), Cauchy, tek tip ve bir demet diğerleri.
Hiç şaşırmadım. Her zaman sadece normalin böyle bir özelliğe sahip olabileceğine ve bunun tam olarak onun özü olduğuna inandım. Ve diğerleri (sonsuzdaki tekdüze hariç) toplandığında normal olma eğilimindedir. Hata yok? Çok sert söylemedin, değil mi?
Evet, çok fazla değil.
Z = X + Y ise, pdf Z, pdf X ve pdf Y'nin bir konvolüsyonudur. İsterseniz Cauchy ile pratik yapın, gençliğinizi hatırlayın.
Diğer özellikler bölümünde daha fazlasını görün. Stabil olduğunu açıkça söylüyor. Doğru, orada referansla kararlılık tanımı tamamen farklı, yığılmış ... Ama orada bile hala birçok farklı kararlı dağılımın olduğu açıkça görülüyor.
Diğer özellikler bölümünde daha fazlasını görün. Stabil olduğunu açıkça söylüyor. Doğru, orada referansla kararlılık tanımı tamamen farklı, yığılmış ... Ama orada bile hala birçok farklı kararlı dağılımın olduğu açıkça görülüyor.
Çok fazla kararlı dağıtım yok, bir tane. Normal, Cauchy ve Levi dağılımları kararlı dağıtımın üç ünlü özel durumudur, başkası yoktur - https://en.wikipedia.org/wiki/Stable_distribution
İngilizce'de buna kararlı dağıtım denir. Google birçok bağlantı getiriyor. En ilginç olanı http://fs2.american.edu/jpnolan/www/stable/stable.html
Şok oldum. Bu mantığa göre, Cauchy dağılımından ilk farklar da bir Cauchy dağılımı oluşturur. İkincisi (birinci farklılıklardan farklılıklar) da koshi'dir. Üçüncüler de. Vb.
Kafama uymuyor. Her zaman, "türev" olanların böyle sıralı bir şekilde alınmasıyla herhangi bir girdi dağılımının kaçınılmaz olarak hızlı bir şekilde normale döneceğine inandım. Git sarhoş ol Stol...? :) Değil. Yarın kendim kontrol etsem iyi olur. Bir komut dosyası yazıp kontrol edeceğim.
Şok oldum. Bu mantığa göre, Cauchy dağılımından ilk farklar da bir Cauchy dağılımı oluşturur. İkincisi (birinci farklılıklardan farklılıklar) da koshi'dir. Üçüncüler de. Vb.
Benim kafama uymuyor. Her zaman, "türev" olanların böyle sıralı bir şekilde alınmasıyla herhangi bir girdi dağılımının kaçınılmaz olarak hızlı bir şekilde normale döneceğine inandım.
Aha, işte burada, şişman kuyruklu dağılımların hoş bir sürprizi.
Ve hepsinden iyisi, Cauchy'nin örnek ortalaması bile tam olarak aynı Cauchy'ye dağıtılır.
Bu arada, standart normal hiç de aşağılık değil, beyaz ve kabarık: s.k.o. Örneklem büyüklüğü arttıkça örnek ortalaması azalır.