Geri dönüş olasılığını hesaplayın - sayfa 6
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
Yani bu yumuşatma.
)
Bu, Gaussianların bir karışımıyla yapılan bir yaklaşımdır...
)
Bu, Gaussianların bir karışımıyla yapılan bir yaklaşımdır...
Karışım yaklaşımı biraz farklıdır .
)
Bu, Gaussianların bir karışımıyla yapılan bir yaklaşımdır...
Pekala Duc, nihai sonuç ilgi çekicidir, bireysel Gaussçular değil.
O zaman Kobzar'ın "uygulamalı istatistiklerini" bulmanız ve oradaki ikinci bölüme bakmanız gerekir)
Baktım ama “yaklaşım” kelimesini bile bulamadım)
Genel olarak garip. Değerlendirmenin milyonlarca zor yolu var. Biri hariç, en anlaşılır, basit ve doğru - yaklaşımlar.
Belki bir şey anlamıyorum?
Baktım ama “yaklaşım” kelimesini bile bulamadım)
Genel olarak garip. Değerlendirmenin milyonlarca zor yolu var. Biri hariç, en anlaşılır, basit ve doğru - yaklaşımlar.
Belki bir şey anlamıyorum?
Çok sayıda farklı değerlendirme yapabilirsiniz. Ancak o zaman en azından tutarlılıklarını ve tarafsızlıklarını belirlemek gerekir. Bu, tüm "kesin, basit ve anlaşılır" tahminler için doğru değildir, tipik bir örnek, yansız bir varyans tahminindeki n-1 paydasıdır.
Mevcut değerleme de etkili ve yeterliyse, yeni değerlemelerin icadı ya tamamen anlamsızdır ya da bazı ek gerekçeleri olmalıdır. Genellikle bunlar, küçük örneklerle çalışma, aykırı değerler, eksik değerler vb. ile ilgili sağlamlık konularıdır.
Bu bir zaman serisi değil, normale yakın bir histogramdır.
Buradaki insanlar olasılıkçı yaklaşımlara ne kadar derinden girdiler ve hatta histogramın içeriği hakkında hiçbir şey söylemeden sadece "tablo verilerinin grafiksel temsilinin bir yolu" (Wiki) olduğunu unuttular. Tahmin edebildiğim kadarıyla, muhtemelen normal olasılık dağılımına yakın olan bazı x>xi olaylarının bağıl (toplam toplamlarına atıfta bulunulan) örnek frekansları Hi'nin bir değer tablosundan bahsediyorsunuz. Ve bir anlamda hatanın minimum olması için normal dağılım olasılıklarının değerleriyle değiştirmek hakkında. Bu parametrelerin doğrudan hesaplanması için formüllerden, bunların belirlenmesi için beklenti ve varyanstan neden memnun değilsiniz?
Tabloda xi eşit aralıklı ise, o zaman:
- beklenti, tüm uygulamaların aritmetik ortalaması olarak ayarlanır = bu tablodan Hi'ye eşit ağırlıklarla tablo değerlerinin ağırlıklı ortalaması;
- varyans - standart sapmanın karekökü olarak (ağırlıklar - aynı Hi) veya tahminin daha doğru olmasını istiyorsanız, standart sapma değil, standart sapma (tek fark n'ye bölünüp bölünmeyeceğidir veya n-1 ile). Standart sapma tahmini tarafsızdır.
...
Burada x ekseni boyunca, bir kişinin başlangıç noktasından -10 (sol) ile +10 (sağ) arasında kaç adım ayrıldığı not edilir ve bunu % olarak hangi olasılıkla yaptığı işaretlenir. Her adımda bir geri dönüş olasılığının ne olduğu nasıl bulunur?
Örneğiniz büyük olasılıkla perili Galton panosunu reflektörlerle modellemenin sonucudur.
Her durumda, çok benzer görünüyor.
çok inandırıcı 10
geçiş olasılıkları matrisine sahip bir Markov zinciri için yinelemeler (yani pano tipi 'ev') -
0.75 0.25 0 0 ... 0
0,25 0,5 0,25 0 ... 0
...
0 ... 0.25 0.5 0.25
0 ... 0 0.25 0.75
başlangıç durumu 0 0 0 0 0 1000 0 0 0 0 0. yani. göreli sıfırdan)
Bu parametrelerin doğrudan hesaplanması için formüllerden, bunların belirlenmesi için beklenti ve varyanstan neden memnun değilsiniz?
Örneğin kalın kuyruklar göstermezler.
Örneğin kalın kuyruklar göstermezler. Ve üzerlerine inşa edilen Gauss, büyük olasılıkla kuyruklardaki veya merkezdeki verilerle birleşmeyecektir.
ancak yine de, yalnızca aşırı sığınaklarda önemli bir fark vardır. Yukarıda söylediğim gibi, bunun nedeni yansıtıcı duvarlardır.)
Örneğin kalın kuyruklar göstermezler.
Normal dağılımın parametrelerini tahmin etme yöntemleri (uydurma, yaklaşım) tarafından hiç gösterilmemiştir. Yağlı kuyrukları olmayan en normal dağılımdır. Alexander_K2'ye sor, bu kuyrukları arıyordu. Sadece tek parametreli tabloya bir göz atın. Sanırım her TV ders kitabında ve her matematik referans kitabında tablolar var. Nasıl özelleştirdiğiniz önemli değil, kalın kuyrukları yakalamak için dağıtım seçeneğini değiştirmeniz gerekir. Ve neden tipik bir dağıtıma ihtiyacınız var? Gerçekten bir olasılık dağılımı mı? Neden "bazı veriler" için bu pullar? Yoksa tahmin ettiğim gibi bazı veriler değil, seçici göreceli frekanslar mı?
Belki de olasılık gösterimi verilerinizi hiç açıklamadığı içindir? Yuriy Asaulenko'nun resimlerinde matematiksel beklentinin nasıl dans ettiğini hatırlayın https://www.mql5.com/en/forum/221552/page162#comment_6399653 Forex oranlarında. Olasılıksal bir temsil kullanmak istediğiniz onlar için değil mi? O zaman ağır kuyrukların nereden geldiği belli oluyor.