그리고 Wolfram, Matlab 등이 당신 편이라는 위선적인 논평에. 나는 다시 한번 그들이 이 문제에 있어서 진실이 아님을 대답하기 위해 노력할 것입니다. 그들은 그렇게 동의했습니다. 다른 버전도 덜 정확합니다. 이것이 명확하지 않은 경우 귀하의 의견을 전혀로드 할 필요가 없습니다.
Gamma Parameters Support PDF CDF Mean Median Mode Variance Skewness Excess kurtosis Entropy MGF CF With a shape parameter k and a scale parameter θ. With a shape parameter α = k and an inverse scale parameter β = 1/θ, called a rate parameter. With a shape parameter k and a mean parameter μ = k/β. In each of these three forms...
그리고 Wolfram, Matlab 등이 당신 편이라는 위선적인 논평에. 나는 다시 한번 그들이 이 문제에 있어서 진실이 아님을 대답하기 위해 수고할 것입니다. 그들은 그렇게 동의했습니다. 다른 버전도 덜 정확합니다. 이것이 명확하지 않다면 나에게 귀하의 의견을 로드할 필요가 전혀 없습니다.
그냥 멋져요. 이미 인식된 매트 레이아웃은 사실이 아닙니다. 그리고 당신은 오픈 소스 솔루션 R의 코드를 믿으며 우리와 달리이 코드를 본 적이 없습니다.
당신은 당신의 입장에서 Excel과 Python에서 표현되지 않은 (왜?) 코드로 설득하려고 시도했습니다. 따라서 이 메시지에서 "Excel 및 Python에서 계산한 코드 제공"을 무시했습니다.
그래서 전반적으로 당신은 매우 약한 위치에 있고 당신은 그것을 알고 있습니다.
메시지를 읽으십시오.
그리고 링크를 제공할 뿐만 아니라(이 내용을 읽고 스스로에게 이야기하십시오!) @Quantum의 진술에 대한 증거 및 항의와 함께 제공된 링크의 명확한 진술을 제공하십시오. 명확한 진술을 부끄러워하지 마십시오.
우리는 왜 당신이 명확한 입장 대신 걸어다니며 "아, 예, 당신의 변덕일 뿐입니다. 그들이 거기서 무엇을 논의할지에 대해 동의했습니다."
그냥 멋져요. 이미 인식된 매트 레이아웃은 사실이 아닙니다. 그리고 당신은 오픈 소스 솔루션 R의 코드를 믿으며 우리와 달리이 코드를 본 적이 없습니다.
당신은 당신의 입장에서 Excel과 Python에서 표현되지 않은 (왜?) 코드로 설득하려고 시도했습니다. 따라서 이 메시지에서 "Excel 및 Python에서 계산한 코드 제공"을 무시했습니다.
그래서 전반적으로 당신은 매우 약한 위치에 있고 당신은 그것을 알고 있습니다.
메시지를 읽으십시오.
그리고 링크를 제공할 뿐만 아니라(이 내용을 읽고 스스로에게 이야기하십시오!) @Quantum의 진술에 대한 증거 및 항의와 함께 제공된 링크의 명확한 진술을 제공하십시오. 명확한 진술을 부끄러워하지 마십시오.
우리는 왜 당신이 명확한 입장 대신 걸어다니며 "아, 예, 당신의 변덕일 뿐입니다. 그들이 거기서 무엇을 논의할지에 대해 동의했습니다."
이미 게으르다. 링크를 따라 지원이 표시된 라인을 찾으십시오. 이에 대해서는 언급하지 않겠습니다. 죄송합니다.
Excel에 대해 - 내가 그것을 부른 이유.
소프트웨어에서 감마 분포 기능을 어떻게든 구현하는 Quantum의 논리에 따르면 분포의 극단점에서 왼쪽 적분이 0이면 밀도는 0일 수 밖에 없습니다. 내가 거짓말을 하고 있다면 그가 내게 말하게 해줘.
MS Excel(러시아어 버전의 Office 2010)에는 매개변수 =GAMMA.DIST(0;1;1;0)을 사용하여 점 0에서 정의되지 않은 밀도 값을 반환하는 gamma.dist() 함수가 있습니다. 즉, 오류 반환: #NUMBER!
Quantum의 논리에 따르면 이 점은 0이어야 합니다. 게다가 밀도가 정의되지 않은 곳에서 왼쪽의 적분은 어떻게 정의할 수 있습니까?
그러나 =GAMMA.DIST(0;1;1;1)(왼쪽의 누적 밀도 가정)를 사용하면 값이 0이 됩니다.
여기에서 나는 간단한 결론을 내립니다. 이러한 매개변수가 있는 점 0의 감마에 대해 Microsoft가 우리를 속이고 있고 그 기능을 신뢰할 수 없거나 밀도가 0이 아닐 수 있고 왼쪽의 적분이 여전히 0이라는 가정입니다.
나는 Quantum에게 질문을 했습니다. Excel이 밀도를 0으로 추정하는 것도 잘못되었다고 생각하십니까? 답은 어디에 있습니까?
일반적으로 사용자로서 저자의 기사를 읽고 R의 알고리즘 작업 결과를 추적할 수 있다는 점에 만족합니다. 나는 그들의 결과 중 일부가 무엇을 기반으로 하는지 알 수 없기 때문에 MQL의 주장과 알고리즘의 블랙박스에 만족하지 않습니다. 사용자로서 당신은 나를 설득하지 않습니다.
그냥 멋져요. 이미 인식된 매트 레이아웃은 사실이 아닙니다. 그리고 당신은 오픈 소스 솔루션 R의 코드를 믿습니다 ....
통계 패키지의 등급이 있습니다.
R 위에 Python, SAS(유료) SPSS(유료). 당신이 5년 전에 지명한 것들 중 Matlab은 평가에서 발견되었지만 지금은 사라졌습니다. Wolfram(수학) 전혀 기억나지 않습니다. Matlab과 마찬가지로 일반 프로필의 수학적 패키지에 속합니다.
R의 유료 버전은 레볼루션이라고 합니다. R이 Microsoft에 인수된 후 유료 및 무료 부품으로의 분할이 유지되었습니다.
오늘날 R 또는 Python 코드 없이 통계에 대한 기사를 게시 하는 것은 음란한 것으로 간주됩니다. 그리고 이것은 우연이 아닙니다. R의 패키지 및 기능에 대한 문서에는 이러한 알고리즘에 의해 구현되는 이론적인 작업에 대한 링크가 반드시 있어야 합니다. 알고리즘에 대한 이러한 이론적 기반의 저자는 항상 세계 커뮤니티에서 인정받는 과학자입니다. 이 때문에 R은 전 세계 통계학자 커뮤니티의 일원이 되었습니다.
나는 당신에게 말하고 있습니다 - 당신은 특정 토론에서 벗어나기 위해 전력을 다해 노력하고 있습니다.
알겠습니다. 하나 이상의 관절이 인식되었습니다. 그들은 우리가 점검을 수행하고, 그것을 파악하고, 더 정확한 해결책을 찾을 수 있는 전문가가 있다는 것을 인정하는 것을 잊었습니다.
Alexey, R의 답변을 기다리세요. 그리고 @Quantum 의 질문에 답변을 중단한 방법을 확인하세요. 그는 의도적으로 당신을 알려진 목표로 조심스럽게 이끕니다.
지금까지 Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab + MQL5는 우리 편이고, 당신 편은 오픈 소스 R입니다. 코드는 20년 된 프로젝트에서 기대할 수 있는 부주의하게 작성되고 전혀 다듬어지지 않았습니다.퀀텀 답변드리겠습니다.
당신은 당신이 기사를 참조한 잼에 대해 당신의 주장을 확인할 수 있고 나머지 "실수"에 대해 우리는 Quantum의 말을 믿을 수밖에 없다는 불일치를 봅니다. 게시물 링크는 어디에 있나요? 과학적으로 나는 진술의 독단적 성격만을 본다.
따라서 극한 지점에서 밀도 연구가 수행되는 링크와 R 패키지에 대한 참조가 바람직합니다. 기사 Loader에 대한 피드백은 어디에 있습니까? 아니면 내 질문이 관련이 없습니까?
퀀텀 답변드리겠습니다.
당신은 당신이 기사를 참조한 잼에 대해 당신의 주장을 확인할 수 있고 나머지 "실수"에 대해 우리는 Quantum의 말을 믿을 수밖에 없다는 불일치를 봅니다. 게시물 링크는 어디에 있나요? 과학적으로 나는 진술의 독단적 성격만을 본다.
따라서 극한 지점에서 밀도 연구가 수행되는 링크와 R 패키지에 대한 참조가 바람직합니다. 기사 Loader에 대한 피드백은 어디에 있습니까? 아니면 내 질문이 관련이 없습니까?
친절하게 대답하십시오.
그리고 단어만 있는 척 하지 마세요. 당신은 이미 모든 것을 이해하고 있습니다.
@Quantum 과 달리 이러한 자료를 직접 보고 가져오는 것을 귀찮게 하지 않습니다.
그리고 엑셀과 파이썬에 대한 링크도 명확한 예를 제시하지 않는 방식으로 이루어집니다.
위트도, 너만 연습하면서.
물론 답을 얻었다면 R에서 답을 인용하는 것을 잊지 마십시오.
문제없어, 레나트. 당신은 나를 믿지 않습니다, 참조:
(0,inf)에 대한 https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution 지원
http://mathworld.wolfram.com/GammaDistribution.html [0,inf] 지원
http://www.math.uah.edu/stat/special/Gamma.html (0,inf) 지원
R http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/GammaDist.html [0,inf] 지원
http://pj.freefaculty.org/guides/stat/Distributions/DistributionWriteups/Gamma/Gamma-02.pdf [0,inf] 지원
http://www.csie.ntu.edu.tw/~sdlin/download/Probability%20&%20Statistics.pdf [0,inf] 지원
등.
그리고 Wolfram, Matlab 등이 당신 편이라는 위선적인 논평에. 나는 다시 한번 그들이 이 문제에 있어서 진실이 아님을 대답하기 위해 노력할 것입니다. 그들은 그렇게 동의했습니다. 다른 버전도 덜 정확합니다. 이것이 명확하지 않은 경우 귀하의 의견을 전혀로드 할 필요가 없습니다.
친절하게 대답하십시오.
그리고 단어만 있는 척 하지 마세요. 당신은 이미 모든 것을 이해하고 있습니다.
나는 Quantum의 메시지를 살펴보고 여전히 답장해야 하는 메시지를 찾았습니다.
그리고 귀하의 진술을 입증하는 출판물에 대한 링크는 어디에 있으며, 손가락을 가리키지 않습니다. 기사에는 표시되지 않습니다.
R 개발자가 결과를 설명하는 방법:
d감마(0,0.5,1)=inf
p감마(0,0.5,1)=0
점 0이 포함되어 있으면(정의에서 볼 수 있듯이) 점 x=0에서 무한 밀도를 제공하고 더 나아가 pgamma(x,0.5,1)에 통합할 때 무한대가 0으로 간주됩니다. 그것은 존재하지 않았다.
제 생각에는 0에서 왼쪽의 적분이 0이 되는 것이 정상입니다. 그리고 밀도가 무한해지는 것이 정상입니다.
이것을 읽으십시오:
원천
dgamma는 Catherine Loader가 제공한 코드를 사용하여 Poisson 밀도를 통해 계산됩니다(dbinom 참조).
----
원천
dbinom의 경우 안장점 확장이 사용됩니다.
캐서린 로더(2000). 이항 확률의 빠르고 정확한 계산 http://www.herine.net/stat/software/dbinom.html에서 사용할 수 있습니다.
제안한 알고리즘에 결함이 있다고 합리적인 대답을 하십시오.
그리고 MQL에서 감마 분포 밀도에 사용한 알고리즘의 소스 이름을 지정하십시오.
그리고 Wolfram, Matlab 등이 당신 편이라는 위선적인 논평에. 나는 다시 한번 그들이 이 문제에 있어서 진실이 아님을 대답하기 위해 수고할 것입니다. 그들은 그렇게 동의했습니다. 다른 버전도 덜 정확합니다. 이것이 명확하지 않다면 나에게 귀하의 의견을 로드할 필요가 전혀 없습니다.
그냥 멋져요. 이미 인식된 매트 레이아웃은 사실이 아닙니다. 그리고 당신은 오픈 소스 솔루션 R의 코드를 믿으며 우리와 달리이 코드를 본 적이 없습니다.
당신은 당신의 입장에서 Excel과 Python에서 표현되지 않은 (왜?) 코드로 설득하려고 시도했습니다. 따라서 이 메시지에서 "Excel 및 Python에서 계산한 코드 제공"을 무시했습니다.
그래서 전반적으로 당신은 매우 약한 위치에 있고 당신은 그것을 알고 있습니다.
메시지를 읽으십시오.
그리고 링크를 제공할 뿐만 아니라(이 내용을 읽고 스스로에게 이야기하십시오!) @Quantum의 진술에 대한 증거 및 항의와 함께 제공된 링크의 명확한 진술을 제공하십시오. 명확한 진술을 부끄러워하지 마십시오.
우리는 왜 당신이 명확한 입장 대신 걸어다니며 "아, 예, 당신의 변덕일 뿐입니다. 그들이 거기서 무엇을 논의할지에 대해 동의했습니다."
그냥 멋져요. 이미 인식된 매트 레이아웃은 사실이 아닙니다. 그리고 당신은 오픈 소스 솔루션 R의 코드를 믿으며 우리와 달리이 코드를 본 적이 없습니다.
당신은 당신의 입장에서 Excel과 Python에서 표현되지 않은 (왜?) 코드로 설득하려고 시도했습니다. 따라서 이 메시지에서 "Excel 및 Python에서 계산한 코드 제공"을 무시했습니다.
그래서 전반적으로 당신은 매우 약한 위치에 있고 당신은 그것을 알고 있습니다.
메시지를 읽으십시오.
그리고 링크를 제공할 뿐만 아니라(이 내용을 읽고 스스로에게 이야기하십시오!) @Quantum의 진술에 대한 증거 및 항의와 함께 제공된 링크의 명확한 진술을 제공하십시오. 명확한 진술을 부끄러워하지 마십시오.
우리는 왜 당신이 명확한 입장 대신 걸어다니며 "아, 예, 당신의 변덕일 뿐입니다. 그들이 거기서 무엇을 논의할지에 대해 동의했습니다."
이미 게으르다. 링크를 따라 지원이 표시된 라인을 찾으십시오. 이에 대해서는 언급하지 않겠습니다. 죄송합니다.
Excel에 대해 - 내가 그것을 부른 이유.
소프트웨어에서 감마 분포 기능을 어떻게든 구현하는 Quantum의 논리에 따르면 분포의 극단점에서 왼쪽 적분이 0이면 밀도는 0일 수 밖에 없습니다. 내가 거짓말을 하고 있다면 그가 내게 말하게 해줘.
MS Excel(러시아어 버전의 Office 2010)에는 매개변수 =GAMMA.DIST(0;1;1;0)을 사용하여 점 0에서 정의되지 않은 밀도 값을 반환하는 gamma.dist() 함수가 있습니다. 즉, 오류 반환: #NUMBER!
Quantum의 논리에 따르면 이 점은 0이어야 합니다. 게다가 밀도가 정의되지 않은 곳에서 왼쪽의 적분은 어떻게 정의할 수 있습니까?
그러나 =GAMMA.DIST(0;1;1;1)(왼쪽의 누적 밀도 가정)를 사용하면 값이 0이 됩니다.
여기에서 나는 간단한 결론을 내립니다. 이러한 매개변수가 있는 점 0의 감마에 대해 Microsoft가 우리를 속이고 있고 그 기능을 신뢰할 수 없거나 밀도가 0이 아닐 수 있고 왼쪽의 적분이 여전히 0이라는 가정입니다.
나는 Quantum에게 질문을 했습니다. Excel이 밀도를 0으로 추정하는 것도 잘못되었다고 생각하십니까? 답은 어디에 있습니까?
일반적으로 사용자로서 저자의 기사를 읽고 R의 알고리즘 작업 결과를 추적할 수 있다는 점에 만족합니다. 나는 그들의 결과 중 일부가 무엇을 기반으로 하는지 알 수 없기 때문에 MQL의 주장과 알고리즘의 블랙박스에 만족하지 않습니다. 사용자로서 당신은 나를 설득하지 않습니다.
그냥 멋져요. 이미 인식된 매트 레이아웃은 사실이 아닙니다. 그리고 당신은 오픈 소스 솔루션 R의 코드를 믿습니다 ....
통계 패키지의 등급이 있습니다.
R 위에 Python, SAS(유료) SPSS(유료). 당신이 5년 전에 지명한 것들 중 Matlab은 평가에서 발견되었지만 지금은 사라졌습니다. Wolfram(수학) 전혀 기억나지 않습니다. Matlab과 마찬가지로 일반 프로필의 수학적 패키지에 속합니다.
R의 유료 버전은 레볼루션이라고 합니다. R이 Microsoft에 인수된 후 유료 및 무료 부품으로의 분할이 유지되었습니다.
오늘날 R 또는 Python 코드 없이 통계에 대한 기사를 게시 하는 것은 음란한 것으로 간주됩니다. 그리고 이것은 우연이 아닙니다. R의 패키지 및 기능에 대한 문서에는 이러한 알고리즘에 의해 구현되는 이론적인 작업에 대한 링크가 반드시 있어야 합니다. 알고리즘에 대한 이러한 이론적 기반의 저자는 항상 세계 커뮤니티에서 인정받는 과학자입니다. 이 때문에 R은 전 세계 통계학자 커뮤니티의 일원이 되었습니다.
제 생각에는 0에서 왼쪽의 적분이 0이 되는 것이 정상입니다. 그리고 밀도가 무한해지는 것이 정상입니다.
그런 열띤 토론이... 과연 거래에 대한 실질적인 의미가 있을까요? 자기 긍정을 제외하고 이러한 연구의 의미는 무엇입니까?