트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3181

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예방 접종 반대론자들은 특별한 생각을 가진 사람들이며 공통점이 있습니다. 그리고 여기서 문제는 통계가 아니라 다른 것입니다.
 

방금 다음과 같은 생각이 들었습니다.

1) 프로세스를 이해하려는 첫 번째 시도는 압축 알고리즘, 다양한 분해, 분해와 같은 몇 가지 기본 요소로 분해(조각으로 나누기)하는 것입니다.....

2) 두 번째 단계는 이러한 기본 요소 (조각난 조각 ) 간의 상호 작용 조합을 찾는 것입니다.

3) 불필요한 것은 버려지고 본질만 남습니다. 필터링...

 
СанСаныч Фоменко #:

의학에서는 100명의 환자를 대상으로 약물과 위약을 절반씩 투여하고 이를 통계로 제시하여 통계적으로 유의미한 결론을 정당화하는 근거 기반 접근 방식에 항상 놀랐습니다.

제가 보기에는 보편적인 규모의 속임수처럼 보입니다.

고정 프로세스의 경우 100은 샘플이 아니지만 여기에는 100명 모두가 항상 다른 중증도의 다른 질병을 앓고 있고 다른 삶을 살고 있으며 모두 테스트 된 약물과의 상관 관계를 알 수없는 사람이 있습니다. 이를 증거 기반 의학이라고 합니다.

한마디로 보편적인 의료 사기라고 할 수 있습니다.



항상 3) 그리고 5년 동안의 내부 체외 연구(약전 기사가 작성된 내용)를 거친 후 일반적으로 약물이 어떻게 작용하는지 상황과 이해를 바탕으로 한 대조 연구이며, 그렇지 않은 경우 최대 5년 동안의 사용 모니터링이 이루어집니다.)

의학 연구의 적절한 규칙을 위반하는 정치적 위험은 매우 큽니다.)))

하지만 돈이 너무 커서...)))))

 
СанСаныч Фоменко #:

아니면 증거와는 전혀 관련이 없고 기껏해야 통계적으로 문맹인 대다수를 겨냥한 광고일 뿐이며 불공정한 것일 수도 있습니다. 어떤 대가를 치르더라도 돈에 대한 진부한 갈증.

이제 Covid.

증거 기반 의학의 요구 사항에 따라 엄격하게 작성된 20 년 전 보건부의 지침을 따르면 우리는 물론 전 세계적으로 (1) 전염병이 없었고 (2) 백신이 없었습니다. 그런 다음"하지만 증거가 전혀없는 것보다 약간의 증거가있는 것이 낫다" 는 원칙에 따라 임시 규정을 발행하고 우리 자신의 지침을 무시하고 빠르게 수십억 달러를 벌기 시작합니다. 통계를 무시함으로써 의학은 위험해졌습니다.

중요한 것은 통계의 정직성입니다. 통계의 요구 사항을 하나도 빠짐없이 준수하지 않으면 통계가 아닙니다.

대규모 샘플에 대한 요구 사항에 대해서는 부분적으로만 맞습니다. 점근 테스트는 작은 샘플에서는 잘 작동하지 않는 반면, 정확한 테스트는 꽤 잘 작동합니다.

약물 검사에는 수학적 문제 외에도 많은 다른 문제가 있지만 모든 것을 취소하고 질경이 치료로 돌아가는 것보다 어떻게 든 해결하려고 노력하는 것이 좋습니다.

 
Aleksey Nikolayev #

포레스터 #

내가 올바르게 이해했다면 대상 열 / 배열의 단위 수를 계산 한 다음 새 배열을 단위로 임의로 채운 다음 새 배열을 이전 배열에 복사하는 방식으로 수행했습니다.

//+------------------------------------------------------------------+
//|Генерируем массив с целевой случайным образом                     |
//+------------------------------------------------------------------+
void Random_Target()
{
   char arr_Target_Random[];//Массив со сгенерированными целевыми
   ArrayResize(arr_Target_Random,Strok_Total_Data);
   ArrayInitialize(arr_Target_Random,0);

   int S_T_1=0;//Сумма целевой 1;
   int Nomer_Stroki_Random=0;
   for(int i=0; i<Strok_Total_Data; i++)
   {
      switch(arr_Target[i])
      {
      case 1:
         S_T_1++;
         break;
      }
   }

   MathSrand(GetTickCount());
   for(int i=0; i<S_T_1; i++)
   {
      Nomer_Stroki_Random=RandomInteger(Strok_Total_Data-1);
      if(arr_Target_Random[Nomer_Stroki_Random]==1)i--;
      else arr_Target_Random[Nomer_Stroki_Random]=1;
   }
   ArrayCopy(arr_Target,arr_Target_Random,0,0,WHOLE_ARRAY);//Заменяем целевые
}

//+------------------------------------------------------------------+
//|Определяем комбинацию случайным образом
//+------------------------------------------------------------------+
int RandomInteger(int max_vl)
{
   return (int)MathFloor((MathRand()+MathRand()*32767.0)/1073741824.0*max_vl);  //случайное Int от 0 до  1073741824
}
 
Aleksey Vyazmikin #:

내가 올바르게 이해했다면 이런 방식으로 수행했습니다. 대상 열 / 배열의 단위 수를 계산 한 다음 새 배열을 단위로 무작위로 채운 다음 새 배열을 이전 배열에 복사합니다.

특히 i--
이와 같은 열을 혼합하여 복잡하고 불분명 한 문제가 있습니다. 이 예에서는 인덱스 배열이 혼합되어 있지만 데이터 유형을
으로 바꾸면 데이터 자체를 혼합할 수 있습니다. 
void RandomizeIdx(int & idx[], int rows) {
        int j = 0, c = 0;
        for (int r = 0; r < rows; r++) {//перебор train участка
                j = RandomInteger(rows);//номер строки с которой поменять - 
                c = idx[r]; idx[r] = idx[j]; idx[j] = c;//меняем местами каждую строку с случайной
        }
}
 
Forester #:
특히 i--
.

행이 이미 튀어 나온 경우 다시 시도하고 값이 1과 같으면 튀어 나옵니다.

포레스터 #:
이것이 제가 열을 혼합하는 방법입니다. 이 예에서는 인덱스 배열을 섞었지만 데이터 유형을
으로 바꾸어 데이터 자체를 섞을 수도 있습니다.

흥미롭고 더 다재다능해 보입니다.


어쨌든 샘플에서 18%의 단위가 두 번의 패스를 통과했고, 첫 번째 패스에서는 하나의 양자 세그먼트가 발견되었고, 두 번째 패스에서는 두 개의 양자 세그먼트가 발견되었습니다.

심지어 의심스러울 정도로 작습니다.

추가-세 번째에서 다시 추가되었습니다.

그렇다면 제 방법이 제대로 작동하는 것으로 인정받을 수 있나요?

 
Aleksey Vyazmikin #:


제 방법이 효과가 있다고 인정받을 수 있나요?

수정 후 코드에서 오류를 찾고 있습니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

수정 후 코드에서 버그 찾기

오류 없음

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