为什么正态分布不是正态？ - 页 46

[TVA_11]

Urain:

我多次听说过分布的粗尾，但我不明白有什么意义，我做了一个指标，将条形大小分布（基于Close[i]-Close[i+1]之差）输出为分离式，谁能解释一下为什么分布比正态要窄？

基准是红线分布黄色直方图。

以及用于建造它的指标。原文标题：分布图_直方图_&norm_test)

你能修改它以适应+/-关差吗？

而实际上，正态分布的参数应该根据直方图来计算。所以你只是调整了高度？)

[Mykola Demko]

TVA_11:

你能不能做一个修改，以说明+/-的差异 关闭？

而实际上，正态分布的参数需要从柱状图中计算出来。所以你只是调整了高度？)

如果你指的是单独的+和-条分布，那么在指标中是这样做的。对于相对分布来说，这并不重要，但对于绝对分布来说，这是一个问题，我必须改变代码，将指标的缓冲区向后移，以补偿之前的移位（原来的移位不能被删除，因为数组索引 不能是负数）。

[Andrey Dik]

Urain:
如果你的意思是+条和-条分开，那么在指标中是这样做的。 由于MO趋向于零，显示从-free到+free的分布是合乎逻辑的，但-free的可视化并不方便，因此我们把它移到左边，使-distribution的重要部分进入大于零的区域。这对相对分布来说并不重要，但对绝对分布来说是个问题，我必须改变代码，增加指标缓冲区的后移，以补偿之前的移位（初始移位不能被删除，因为数组索引不能为负数）。

在我的指标中，没有这样的问题--没有必要转移条形图。直方图将总是在图表的末端，从-无穷到+无穷的任何数值。

顺便说一下，我纠正了指标。条形图的大小和移位都是由相同的参数转化而来。现在它是正确的--通过个别参数，如指标设置。

那么，数学家先生们，对我的问题有什么建议吗？

[Yury Reshetov]

joo:

我的指标没有这个问题--没有必要移动条形图。

...

那么，对我的问题有什么建议吗，数学界的先生们？

即使是一个傻瓜也能移动酒吧。钱在哪里？

[Andrey Dik]

Reshetov:
即使是一个傻瓜也能移动酒吧。钱在哪里？

你需要得到报酬才能帮助我吗？

[Evgeniy Logunov]

joo，我试验过这种方法（只是我用的是双曲切线而不是sigmoid）。

没有什么有趣的东西出来。

[Andrey Dik]

lea:

joo，我试验过这种方法（只是我用的是双曲切线而不是sigmoid）。

没有什么有趣的东西出来。

你确定你知道我为什么需要它吗？如果你知道如何 "拉直 "分布，请帮助我。双曲正切（顺便说一下，双曲正切的度数是4倍，而双曲正切的度数是1倍，从节省系统资源的角度看，双曲正切更可取）比双曲正切更好？

[Mykola Demko]

joo:
你确定你知道我为什么需要它吗？如果你知道如何 "拉直 "分布，请帮助我。双曲正切（顺便说一下，它的度数是4倍，而在sigmoid中是1倍，从系统资源上看更可取）如何比sigmoid好？

如果极限是-1到1，几乎没有区别，如果极限是0到1，切线就比较慢。

double sigma(double d)// от 0 до 1
{return( 1.0/(1.0+MathExp(-d)) );}

double tanh(double d)// от -1 до 1
{ double D=MathExp(-d); return( (1.0-D)/(1.0+D) );}

如果你把正切投到[0;1]的形式，那么它就是两个额外的操作*0.5和+1。

在将西格玛转换为[-1;1]的形式时，同样需要进行*2和-1这两个操作。

西格玛有3个操作，下切有5个操作，所以如果你把两个操作中的一个加到其中一个函数上，你会得到5；5或3；7。

[Evgeniy Logunov]

joo:
如果你知道如何 "拉直 "分布--帮助我。双曲正切（顺便说一下，它的功率是4倍，而在sigmoid中是1倍，从节省系统资源的角度看，更可取）如何比sigmoid好？

我的任务涉及滑动窗口处理（即有两个参数--窗口长度和tanh参数的系数）。如果这适合你的任务--我可以给你发送一个代码片段。

我使用tanh，因为它对我来说更方便（我需要平均值为零的结果序列）。一般来说，你可以使用表格来计算此类函数。

[Andrey Dik]

lea:

如果适合你的需要，我可以给你发一个代码片段。

是的。