市场现象 - 页 19

 

哦,真是个了不起的鼻涕虫。

正如承诺的那样--我以随机系列为模型。 在Excel+VB.NET平台上,我们可以看到,我们有一个很好的解决方案。 拖车是在拖车上。


"钉子型回归者 "是指通过乙字函数运行的回归者。然后被自己砍了。

附加的文件:
 

我也喜欢这种玩具;)

特别是当控制参数隐藏得比较深时;)

.

.

.

.

下一步是设置变异本身的周期性。下一步是设置变异本身的周期性。以此类推......。

发展型玩具;)))

ps.

我特别提请注意一个事实,即基础是一个随机的rnd

 
IgorM:

把我的 "魔法斑点 "从储藏室里拿出来 http://imglink.ru/pictures/08-07-11/6cfc9d1ddd356b2bbef263e32d4cf3c0.jpg

黄线是未来的价格盘整水平,但价格什么时候会到那里,轨迹会是什么顺序,我甚至无法猜测。

你是怎么画的?
 
MetaDriver:

哦,那是惊人的。

正如承诺的那样--我以随机系列为模型。 在excel + vb. 拖车是在拖车上。


"钉子型回归者 "是指通过乙字函数运行的回归者。然后被自己砍了。

所以我不明白,这是两个不同音阶的直方图的组合吗?而图片说明的是,干扰效应比预期的要弱得多?

P.S. 先生们,你们能不能不要再假装你们根本就没有见过正常的文章?:). 我的意思是,图片和/或公式的长线至少需要一些抽象的东西,我想要这个和那个,我得到这个和那个。这也是avtomat 道路上的一个坎。

 

Candid:

...我的观点是,长长的图片和/或公式的活页夹至少需要一些摘要,我想要这个和那个,而我设法得到这个和那个。这也是avtomat 花园里的一块卵石。

那是一块公平的鹅卵石,我想投掷自己。一般来说,是什么方式,用难以理解的语言写一堆公式,在这乱七八糟的东西上加上难以理解的图像,并在帖子的最后签上微笑的笑脸......

放一个笑脸。:)

 
avtomat:

特别指出的是,它是基于一个随机的rnd

那又怎样?这些玩具可以玩一辈子,面团在哪里的问题,可能不太相关。

 
Candid:

1.所以我不明白,这两张直方图是用不同的音调组合的吗?而图片说明的是,干扰效应比预期的要弱得多?

2.附注:先生们,你们能不能不要再假装你们根本就没有见过正常的文章?:). 我的意思是,长图和/或公式至少需要一些抽象的东西,我想要某某某,我得到了某某某。这也是avtomat 的一分钱。

1. 并非如此。这两种情况下的直方图是相同的,但数据

在第一种情况下,(1)被归一化(四舍五入到点后的4位数),而统计步骤与归一化步骤不一样(也不是其倍数)。干扰很明显,足以被发现。

在第二种情况下(2),归一化后 生成的 "回归者" 系列被函数y=x/(1+abs(x)) 进一步转化。这改变了干扰画面,但它仍然明显存在。

实际上,目标已经达到了--课题发起人在课题第一行所描述的现象的性质得到了证明。特别是它的非市场来源

2.好吧,我也准备亲自出马了。 如果你对我的演示还有疑问--问吧,我会回答并向你展示代码中的内容(如果需要)。

 
MetaDriver:

1. 并非如此。这两种情况下的直方图是相同的,但数据

在第一种情况下(1)是归一化的(点后四舍五入到4位数),统计收集步骤与归一化步骤不一样(也不是其倍数)。干扰很明显,足以被发现。

在第二种情况下(2),归一化后 生成的 "回归者" 系列被函数y=x/(1+abs(x)) 进一步转化。这改变了干扰的情况,但它仍然清楚地存在。

实际上,目标已经达到了--课题发起人在课题第一行所描述的现象的性质得到了证明。特别是它的非市场来源

2.好吧,我也愿意亲自出马。 如果你对我的演示还有疑问--问吧,我会回答并向你展示代码中的内容(如果需要)。

谢谢你,我明白了。我只想说明,这种现象很可能是非市场性的,它是这样的事实只能用与专题讨论会相同的数据来证明。

从早上开始,怜悯之心就发作了:),我自己在上面确信,条形图作为一种获取现象的方式最好忘记,至少现在是这样。

 
Candid:

这对avtomat 来说也是一个坎坷......

我认为这很清楚...特别是由于它只是一个反驳,而不是一篇文章...

好吧,我不会再这样做了。

 
Candid:

1. 谢谢你,我明白了。我只想澄清,已经证明这种现象很可能是非市场性的,它是这样的事实只能用与专题组相同的数据来证明。

2. 东西自上午害虫被打出来了:),我自己上面确信,条形图作为获得现象的一种方式最好忘记,至少现在是这样。

1.嗯,我同意。只是在这种情况下,我们不得不承认,还没有显示出任何现象。只有誓约。而提出的示范材料是不正确的。

2.:)没有必要忘记。如果收集统计数据时的采样率是输入数据采样率的倍数,你也可以死了,不会有任何闪失。