Работая с научными публикациями, сталкиваюсь с различными показателями ошибок прогнозирования временных рядов . Среди всех встречающихся оценок ошибки прогнозирования стоит отметить две, которые в настоящее время, являются самыми популярными: MAE и MAPE . Пусть ошибка есть разность: , где Z(t) – фактическое значение временного ряда, а –...
В статье "Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания" [1] были кратко представлены модели экспоненциального сглаживания, продемонстрирован один из возможных подходов к оптимизации параметров моделей и в конечном итоге создан индикатор, производящий прогнозирование на основе модели линейного тренда с демпфированием...
而ArrayMaximum和ArrayMinimum不喜欢什么？你为什么要通过循环来写呢？
我正在期待这个问题 ))
我决定自己写函数来了解它们的工作原理。
而且在任何时候我都可以根据任务调整它们。
另外，这些Mql函数返回找到的元素的索引，而不是值。
我认为额外的舞蹈与价值定义是不必要的。
我正在期待这个问题 ))
我决定自己写函数来了解它们的工作原理。
而且在任何时候我都可以根据任务调整它们。
另外，这些Mql函数返回找到的元素的索引，而不是值。
我认为额外的与价值定义跳舞是不必要的。
这与我自己写的MT差不了多少。
ps;而且你认为从索引中找到一个值是一种 "舞蹈"，这是不对的。有了数组中 找到的元素 的索引，如果有必要，我们可以很容易地传递给bar的索引，但是通过值找到索引真的是一种手鼓式的舞蹈。但你最清楚。只是你试图为自己和你的手工艺品做广告，这是徒劳的。写自己的MT也不是那么牵强。
ps;而且你错了，你认为通过索引寻找一个值是 "跳舞"。有了数组中 找到的元素 的索引，我们很容易在必要时传递给bar的索引，但按值搜索索引实际上是一种手鼓舞。但你最清楚。只是你试图为自己和你的手工艺品做广告，这是徒劳的。广告的意义何在？如果有什么东西...
我需要价值，所以我拿着它们，为任务而做。
什么是白做，什么是不做，都无关紧要。
大家晚上好。)))
德米特里，你的评级系统是可以理解的，但它没有考虑到价差，你自己也理解并写道--"只是平均数是不够的，你还需要能够避免一个大的离群点。"
拉曼，你处理问题的方法对我个人来说并不明显......如果我不理解，我的态度是相当怀疑的))))。
现在说说我挖到的东西。
不，明天。累了 ....)))
大家晚上好。)))
迪米特里，你的评级系统是可以理解的，但它没有考虑到你自己意识到并写到的传播问题--"仅仅靠平均数是不够的，你还需要没有大的离群值。"
拉曼，你处理问题的方法对我个人来说并不明显......如果我不理解，我的态度是相当怀疑的))))。
现在说说我挖到的东西。
不，明天。累了 ....)))
好吧，如果你不明白，那就读读文献 吧
，因为你的误差是用百分比表示的，MAPE可能就可以了。
对第一页的函数进行调整，你就有了MAPE。
所以...
我一直在阅读和思考，我决定有四件事我应该感兴趣。
根据给出的数据，这些数值看起来是这样的。
问题：我如何将这些数据已经放在一起？我曾这样想过。
第一个选择。
标准斜率-中位数+峰度
除以标准误差
第二个选择。
平均误差/标准误差 - 平均误差/MEDIAN + 平均误差/EXCESS
除以标准误差
你对这个问题怎么看？
谢尔盖，如果我偏离主题，我表示歉意，我还没有完全弄明白你在做什么。但对于你的最后一个帖子，我可能有一些有用的东西要说。
当我试图用例如这两个数字的差或商来代替两个数字时，一些信息就会丢失。所以我不确定是否有必要对 "所有砂砾 "这些指标进行数学运算。最好是成对地相互比较。
描述性统计的不同措施之间有一些联系。如果平均数几乎等于中位数，这意味着样本中没有异常值，因为中位数对异常值有抵抗力，而平均数则没有。如果模式远离平均值，就意味着分布密度是不对称的。然后还有一些。
谢尔盖，如果我偏离主题，我表示歉意，我还没有完全弄明白你在做什么。但对于你的最后一个帖子，我可能有一些有用的东西要说。
当我试图用例如这两个数字的差或商来代替两个数字时，一些信息就会丢失。所以我不确定是否有必要对 "整数 "进行数学运算。最好是成对地相互比较。
描述性统计的不同措施之间有一些联系。如果平均数几乎等于中位数，这意味着样本中没有异常值，因为中位数对异常值有抵抗力，而平均数则没有。如果模式远离平均值，就意味着分布密度是不对称的。也有一些。
只有相反的情况。
只是反过来说。