绝对课程 - 页 33

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Avals:

用随机行走法产生一个课程ED和DY，并加上EY=ED*DY。然后类似地找到E,D,Y，使KK->1。他们现在将显示什么是SB的模式？

他们不会的。我猜我的算法会崩溃，无法表示三条KK->1的类似曲线。收敛到一个单一形状的可能性本身是由报价的非随机性决定的。我会试一试的。今天、明天、后天我都会在这里发布。实际上，在我过去在这里的化身中，我自己曾多次建议在高斯白噪声和简单函数（正弦、蜿蜒、阶梯）上测试各种算法。

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我不知道....我不知道你的计算与传统指数相比会有什么结果。 人们在计算时必须超越一些假设和近似值。关于日元，指数也显示其从2012年5月到2013年1月的下降，过去几周这种运动已经放缓，甚至可能逆转。另一边的鸡蛋也一样。

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Figar0:

我不知道....我看不出你的计算与传统指数相比会有什么结果。 人们必须在计算中超越一些假设和近似值。关于日元，指数也显示其从2012年5月到2013年1月的下降，过去几周这种运动已经放缓，甚至可能逆转。另一边的鸡蛋也一样。

我得告诉你多少次，不是一样的。什么 "索引"？它们是日元相对于什么的图表？对照一篮子货币？该篮子货币的价值变化很大。你不能。你不能!!!!!!!!!!!!!!!!!!，你不能!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1，必须要有一只真正的鹦鹉。例如，日元本身在2012年1月1日的一些酒吧。因此，在与它的关系，根据定义等于自己今年所有的马尾辫和在任何时候，建立。

[khorosh]

Dr.F.:

同事，我给了你一个例子。正弦和余弦。相关性为零。没有正交性。你还需要什么？

正弦和余弦是角度的函数，不是随机变量，而且也是通过同一性（sin^2(a)+cos^2(a)=1）的刚性关系，而根据定义，相关度是作为随机变量的关系衡量。因此，谈论这些数量的任何相关关系是没有意义的。

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Dr.F.:
他们不会的。我猜我的算法会崩溃，无法描绘出QC->1的三条类似曲线。减少到一个单一形状的可能性本身是由报价的非随机性决定的。我会试一试的。今天、明天、后天我都会在这里发布。实际上，在我过去在这里的化身中，我自己曾多次建议在高斯白噪声和简单函数（正弦、蜿蜒、阶梯）上测试各种算法。

我不相信！！！。我建议采取以下措施。给你三套这样的对子。

1- 正如阿瓦尔斯所说，完全由GPC产生

2- 熟悉2个未知货币对（类似于ED和DA，只是其中的货币顺序不同）的一大块历史，它们的归一化价值。

3- 从第2点开始，用真实对的分布做gpsc。

4- 其中一个系列是真正的一对，另一个是gpsc。

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khorosh:
相关性，顾名思义，是作为随机变量的相关措施。因此，谈论这些变量的任何相关关系是没有意义的。

另一个有妄想症的人？相关性（我指的是C.皮尔逊的线性相关系数，其特点是两个量之间存在线性关系）被用作衡量无的关系，一般来说，由其本身，VOLUNTEERS。也许是随机的，也许是x和x的平方，等等。你为什么关心它们是否是随机的？ 你有一个公式，把它代入，找到结果。你说："好的，x和x的平方在区间x中的相关系数差不多是0.97。然后呢？

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Joperniiteatr:

我不相信！！！。我建议你做以下工作。给你一套这样的冲锋衣。

1- 正如阿瓦尔斯所说，完全由GPC产生

2- 熟悉2个未知货币对（类似于ED和DA，只是其中的货币顺序不同）的一大块历史，它们的归一化价值。

3- 用来自第2点的真实对的分布做一个gpsc。

同意进行实验 :-)

请人准备 "真实的 "欧元兑美元和欧元兑日元以及 "随机"。让 "真正的 "也只是条款栏，没有其他东西（日期、开放和其他东西）。你可以以某种方式扭曲它们，但不能改变它们的性质，例如，采取一个异国的非主要三角形并颠倒时间方向。而我将给你两对文件的结果。

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Dr.F.:

同意进行实验 :-)

请人准备 "真实的 "欧元兑美元和欧元兑日元以及 "随机"。真正的 "也将只是条款栏，没有其他的东西（日期、开幕式等）。你可以以某种方式扭曲它们，但不能改变它们的性质，例如，采取一个异国的非主要三角形并颠倒时间方向。而我将指出这两对文件的结果。

但它将是真实的欧元兑美元和欧元兑日元，而不是像1.3333和125.00，它将是正常化形式的真实利率，所以你不会偷看。这能行吗？

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Joperniiteatr:


但它将是真实的欧元兑美元和欧元兑日元，而不是像1.3333和125.00，它将是正常化形式的真实汇率，所以你不会偷看。这能行吗？

好吧，好吧。 但我要求你在我回答了你的结果之后，揭示原始数据被扭曲的方式，并把原始数据本身也提出来。要确保你的失真算法不会扭曲报价的性质。

[khorosh]

Dr.F.:

又是一个妄想症患者？相关性（我指的是C.皮尔逊的线性相关系数，它表征两个量之间存在的线性关系）被用作衡量无、任何、所有、所有、所有、志愿者的关系。也许是随机的，也许是x和x的平方，等等。你为什么关心它们是否是随机的？ 你有一个公式，把它代入，找到结果。你说："好的，x和x的平方在区间x中的相关系数差不多是0.97。然后呢？

阅读维基百科。

相关性（来自拉丁语correlatio），（相关依赖性）是两个或更多的随机变量之间的统计关系（或在某种程度上可以被认为是的变量之间）。