贝叶斯回归 - 有没有人用这种算法做了一个EA? - 页 16 1...91011121314151617181920212223...55 新评论 Dmitry Fedoseev 2016.02.11 16:21 #151 Alexey Burnakov:1.可能性最大的是:长的公式继续下去。我们可以说我们得到了残差均方的最小值,也可以说我们已经最大化了可能性。2.可能有一些你不明白的地方。 系数b1是什么?系数b1的样本值的数学期望值,在不知道系数b1的参数的情况下,对一般人来说是t分布的。线性回归(普通最小二乘法)给出了E(b)和sigma(b)的估计值,即系数b1的标准误差。你在模型的输出中看到的是所有这些估计。然后有一个关于E(b)与0有多大差异的估计,即t统计量和相关概率。3.对于趋势,我无话可说。对称性是很重要的--事实。残差上的西格玛也很重要。峰度的系数也很重要。4.我最近读了很多关于回归的书,所以我上面写的东西我都明白。我向我的客户报告回归结果,必须了解一些情况。虽然我更喜欢非参数方法。1.实际上回归是贝叶斯的,如果你忘了的话。所以你需要使贝叶斯概率公式的值最大化。2.这完全是一个发怒的数学家头脑中的胡言乱语。3.所以你在做一些停留在t分布、正态性、估计器、sigmas...不理解你在做什么或为什么,或者它首先是什么。那么,你为什么要在这里不断地与分布的正常性作斗争,又是为了什么呢?4."报告回归结果"--这可真不简单啊! Alexey Burnakov 2016.02.11 16:27 #152 Dmitry Fedoseev:1.实际上,回归是贝叶斯式的,以防你忘记。所以你需要使贝叶斯概率公式的值最大化。2.这完全是一个发怒的数学头脑的胡说八道。3.所以你在做一些停留在t分布、正态性、估计器、sigmas...不理解你在做什么或为什么,或者它首先是什么。那么,你为什么要在这里不断地与分布的正常性作斗争,又是为了什么呢?4."报告回归结果 "是个东西!我想你应该参考一下经典方法手册:http://www.intuit.ru/studies/courses/1153/318/info我没有被这种无礼的行为所冒犯。 Информация | Статистические методы анализа данных | НОУ ИНТУИТ www.intuit.ru Курс посвящен изучению современных методов анализа данных. Dmitry Fedoseev 2016.02.11 16:31 #153 Alexey Burnakov:我想你应该参考一下经典方法手册:http://www.intuit.ru/studies/courses/1153/318/info我没有被这种无礼的行为所冒犯。你不告诉我去哪里,我也不告诉你去哪里,怎么样? Alexey Burnakov 2016.02.11 16:35 #154 Dmitry Fedoseev:你不告诉我去哪里,我也不告诉你去哪里,怎么样? 你是哪个区的? Dmitry Fedoseev 2016.02.11 16:35 #155 Alexey Burnakov: 你将来自哪个区? 更有趣的是,你是哪个区的? Yousufkhodja Sultonov 2016.02.11 18:28 #156 Dmitry Fedoseev: 那里没有什么值得认真对待的。事实上,这个问题是在与自动化有关的某个系的四年级学生的学期论文水平上解决的。迪米特里,看看实际人口值和估计人口值之和的绝对重合,任何方法都可以实现这种重合,这个事实是随机的吗?即使在那之后(18)也没有让你感到惊讶?诚然,这样一个奇迹般的结果是由(18)的一个特例实现的,当n=1时,它的图形更单调。 Dmitry Fedoseev 2016.02.11 20:25 #157 Yousufkhodja Sultonov:1.迪米特里,看看实际人口值和估计人口值之和的绝对重合,任何方法都可以实现这种重合,这个事实是随机的吗?2.即使在那之后(18)也没有让你感到惊讶?诚然,(18)的一个特例取得了这样一个神奇的结果,n=1,其图形更加单调。 1980年的《Tekhnika Zhurnika》杂志上有一篇关于一些科学家发明一些射线的有趣文章。这位科学家决定向外部观察者展示他的实验。实验是在黑暗中进行的,这个外部观察者拿着传感器,把它拧开,之后设备的箭头就在噪音中悬空了。尽管如此,这位科学家还是看到了仪器对他的光束的反应。1.这一点并不奇怪。你的回归是与图中所示的指数相同的回归,所以它将与之重合。这个事实不是随机的,而是捏造的,不是所有的过程都在这样的图上发展。用多项式回归可以得到同样的巧合,甚至更好。2.一点也不。回归法是很久以前制定的,而且很明确。人们早就知道,你可以采取任何函数,要么有一个参数,要么有两个,或者有任何其他数量的参数。通过一些数学计算,你可以得到公式。所以你的发现是一个三年级或四年级数学学生的标准问题(也可能是二年级)。换句话说,有一个曲线函数,有一个巧合检查函数,用众所周知的方法(取导数和解方程组)计算曲线构造的系数。 Aleksey Vyazmikin 2016.02.11 20:26 #158 Yousufkhodja Sultonov, 我在哪里可以下载你的指标的最新版本? Yousufkhodja Sultonov 2016.02.12 01:14 #159 -Aleks-:Yousufkhodja Sultonov, 我在哪里可以下载你的指标的最新版本?这里是工作版本,最新的版本--我将很快发布它 附加的文件: _Forecast_v12.ex4 13 kb _Forecast_v12.mq4 13 kb Aleksey Vyazmikin 2016.02.12 06:24 #160 Yousufkhodja Sultonov: 谢谢 - 我将尝试在我的PBX中评估其有效性。结果发现我已经有了它--所以这个版本是旧的......它一直在过去的条形图上重画,这使得它无法正确评估其有效性,为什么这样做呢?从代码的这一部分来看 SetIndexBuffer(i, Buy); SetIndexLabel(i, "Buy"); SetIndexStyle(i, DRAW_ARROW); SetIndexArrow(i, 233); i++; SetIndexBuffer(i, Sell); SetIndexLabel(i, "Sell"); SetIndexStyle(i, DRAW_ARROW); SetIndexArrow(i, 234); i++;箭头应该被画出来,但却没有。卖出和买入的缓冲区是存在的,但里面没有任何信息。把买入和卖出的+1/-1柱状图放在那里不是更好吗? 1...91011121314151617181920212223...55 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
1.可能性最大的是:长的公式继续下去。我们可以说我们得到了残差均方的最小值,也可以说我们已经最大化了可能性。
2.可能有一些你不明白的地方。 系数b1是什么?系数b1的样本值的数学期望值,在不知道系数b1的参数的情况下,对一般人来说是t分布的。线性回归(普通最小二乘法)给出了E(b)和sigma(b)的估计值,即系数b1的标准误差。你在模型的输出中看到的是所有这些估计。然后有一个关于E(b)与0有多大差异的估计,即t统计量和相关概率。
3.对于趋势,我无话可说。对称性是很重要的--事实。残差上的西格玛也很重要。峰度的系数也很重要。
4.我最近读了很多关于回归的书,所以我上面写的东西我都明白。我向我的客户报告回归结果,必须了解一些情况。虽然我更喜欢非参数方法。
1.实际上回归是贝叶斯的,如果你忘了的话。所以你需要使贝叶斯概率公式的值最大化。
2.这完全是一个发怒的数学家头脑中的胡言乱语。
3.所以你在做一些停留在t分布、正态性、估计器、sigmas...不理解你在做什么或为什么,或者它首先是什么。那么,你为什么要在这里不断地与分布的正常性作斗争,又是为了什么呢?
4."报告回归结果"--这可真不简单啊!
1.实际上,回归是贝叶斯式的,以防你忘记。所以你需要使贝叶斯概率公式的值最大化。
2.这完全是一个发怒的数学头脑的胡说八道。
3.所以你在做一些停留在t分布、正态性、估计器、sigmas...不理解你在做什么或为什么,或者它首先是什么。那么,你为什么要在这里不断地与分布的正常性作斗争,又是为了什么呢?
4."报告回归结果 "是个东西!
我想你应该参考一下经典方法手册:http://www.intuit.ru/studies/courses/1153/318/info
我没有被这种无礼的行为所冒犯。
我想你应该参考一下经典方法手册:http://www.intuit.ru/studies/courses/1153/318/info
我没有被这种无礼的行为所冒犯。
你不告诉我去哪里,我也不告诉你去哪里,怎么样?
你不告诉我去哪里,我也不告诉你去哪里,怎么样?
你将来自哪个区?
那里没有什么值得认真对待的。事实上,这个问题是在与自动化有关的某个系的四年级学生的学期论文水平上解决的。
迪米特里,看看实际人口值和估计人口值之和的绝对重合,任何方法都可以实现这种重合,这个事实是随机的吗?
即使在那之后(18)也没有让你感到惊讶?诚然,这样一个奇迹般的结果是由(18)的一个特例实现的,当n=1时,它的图形更单调。
1.迪米特里,看看实际人口值和估计人口值之和的绝对重合,任何方法都可以实现这种重合,这个事实是随机的吗?
2.即使在那之后(18)也没有让你感到惊讶?诚然,(18)的一个特例取得了这样一个神奇的结果,n=1,其图形更加单调。
1980年的《Tekhnika Zhurnika》杂志上有一篇关于一些科学家发明一些射线的有趣文章。这位科学家决定向外部观察者展示他的实验。实验是在黑暗中进行的,这个外部观察者拿着传感器,把它拧开,之后设备的箭头就在噪音中悬空了。尽管如此,这位科学家还是看到了仪器对他的光束的反应。
1.这一点并不奇怪。你的回归是与图中所示的指数相同的回归,所以它将与之重合。这个事实不是随机的,而是捏造的,不是所有的过程都在这样的图上发展。用多项式回归可以得到同样的巧合,甚至更好。
2.一点也不。回归法是很久以前制定的,而且很明确。人们早就知道,你可以采取任何函数,要么有一个参数,要么有两个,或者有任何其他数量的参数。通过一些数学计算,你可以得到公式。所以你的发现是一个三年级或四年级数学学生的标准问题(也可能是二年级)。换句话说,有一个曲线函数,有一个巧合检查函数,用众所周知的方法(取导数和解方程组)计算曲线构造的系数。
Yousufkhodja Sultonov, 我在哪里可以下载你的指标的最新版本?
这里是工作版本,最新的版本--我将很快发布它
谢谢 - 我将尝试在我的PBX中评估其有效性。
结果发现我已经有了它--所以这个版本是旧的......
它一直在过去的条形图上重画,这使得它无法正确评估其有效性,为什么这样做呢?
从代码的这一部分来看
SetIndexBuffer(i, Buy); SetIndexLabel(i, "Buy"); SetIndexStyle(i, DRAW_ARROW); SetIndexArrow(i, 233); i++;
SetIndexBuffer(i, Sell); SetIndexLabel(i, "Sell"); SetIndexStyle(i, DRAW_ARROW); SetIndexArrow(i, 234); i++;
箭头应该被画出来,但却没有。
卖出和买入的缓冲区是存在的,但里面没有任何信息。把买入和卖出的+1/-1柱状图放在那里不是更好吗?