Warum ist die Normalverteilung nicht normal? - Seite 2
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Dies ist das Muster, das ich erhalte. EURUSD, M15, 20.000 Balken
Es besteht der starke Verdacht, dass Urain ähnliche Merkmale der resultierenden Reihen als Eingabeparameter für Erwartung und Varianz verwendet hat. Dies ist jedoch möglicherweise nicht der Fall.
Unwahrscheinlich. Dann würde der mittlere Teil des Diagramms einem Histogramm ähneln.
Unwahrscheinlich. Dann würde der mittlere Teil des Diagramms nahe am Histogramm liegen.
Ja, dann wären auch die Bereiche unter der roten Linie und das Histogramm identisch.
Ich habe über Erlang gesprochen, aber das ist hier nicht das Thema. Die Normalverteilung hat 2 Parameter - MO und Varianz. In diesem Fall ist MO = 0, aber die Varianz ist nicht Null, und um ein Diagramm zeichnen zu können, müssen wir ihren Wert festlegen. Ich frage also: Wie hat Urain den Varianzwert gewählt?
Um Diagramme vergleichen zu können, müssen sie im Allgemeinen auf eine gemeinsame Basis reduziert werden. Je nach Wahl dieser Unterlage kann es ganz unterschiedliche Muster geben.
Nimmt man die Varianz als gemeinsame Basis, wird das Diagramm schmaler, aber es entstehen dicke Schwänze.
Für die Referenzfunktion werden die Varianz und die MO aus einer Reihe von (ebenfalls dort berechneten) Zitaten entnommen und auf denselben Wert gesetzt, aber die einzige Manipulation ist die mit den absoluten Werten der Benchmark, hier müssen wir jeden Term zum Koeffizienten addieren, um Scheitelpunkte zu kombinieren.
Bei einer Benchmark-Funktion werden die Varianz und die MO aus einer Reihe von (ebenfalls dort berechneten) Zitaten entnommen und auf denselben Wert gesetzt, aber die einzige Manipulation ist die mit den absoluten Werten der Benchmark, hier müssen wir jeden Term mit einem Koeffizienten multiplizieren, um die Scheitelpunkte anzupassen.
Dies ist nicht ganz korrekt im Sinne einer Multiplikation mit dem Koeffizienten.
Für die Benchmark-Funktion werden die Varianz und die MO aus den (ebenfalls dort berechneten) Kursreihen entnommen und auf denselben Wert gesetzt, nur die Manipulationen werden mit den absoluten Werten der Benchmark durchgeführt, hier müssen wir jeden Term zum Koeffizienten addieren, um die Scheitelpunkte zu kombinieren.
Wahrscheinlich ist die Varianz für nicht-stationäre Reihen nicht ganz korrekt, da sie möglicherweise nicht existiert :). Richtiger ist es, eine so zu wählen, dass die analytische Verteilung höchstens mit der experimentellen übereinstimmt. D.h. annähern. imha.
Wahrscheinlich ist die Varianz für eine nicht-stationäre Reihe nicht ganz richtig, da sie möglicherweise nicht existiert :). Richtiger ist es, eine zu finden, bei der die analytische Verteilung höchstens mit der experimentellen übereinstimmt. imha
Dies ist nicht ganz korrekt im Sinne einer Multiplikation mit einem Koeffizienten.
Kolleginnen und Kollegen, was machen Sie?
Ein Forscher stellt eine HYPOTHESE über die NORMALITÄT des untersuchten Zufallsprozesses auf und modelliert dessen Wahrscheinlichkeitskurve oder Wahrscheinlichkeitsdichte auf der Grundlage der NORMALEN HYPOTHESE.
Die Hypothese wurde nicht bestätigt. Die Diagramme stimmten nicht überein.
Das ist alles.
Dies ist nicht ganz korrekt im Sinne einer Multiplikation mit einem Faktor
Ich berechne die Referenzfunktion mit dieser Formel:
Bei einem x von z.B. 50 kann der absolute Wert nicht ein paar Tausend betragen, wie im Histogramm, so dass man immer noch nachjustieren muss,
Damit die Anpassung korrekt ist, muss sie auf alle Terme der Kurve angewendet werden, damit die Kurve gleich aussieht (insbesondere bei gleitender Skala).
Das ist okay, du hast eine schöne Kurve!
Pisser.
(Großes Transparent im Wohnheim des 5. Studienjahres: ALLES ist OK!)
Kolleginnen und Kollegen, was machen Sie?
Ein Forscher stellt die Hypothese auf, dass ein zu untersuchender Zufallsprozess NORMAL ist und modelliert seine Wahrscheinlichkeitskurve oder Wahrscheinlichkeitsdichte auf der Grundlage der NORMAL-Hypothese.
Die Hypothese wird nicht bestätigt. Die Diagramme stimmten nicht überein.
Das ist alles.
Und warum? Dies ist eine grobe Methode, um die Stationarität zu überprüfen, und es sollte angemerkt werden, dass sie nicht die schlechteste ist. Lassen Sie mich das vorsichtshalber präzisieren. Erwartungswert und Varianz werden für die analysierten Zeitreihen gemessen. Es wird eine Zufallssequenz gebildet (die von einem "normalen" Generator mit genau den gleichen Eingangseigenschaften wie die ursprüngliche Sequenz erzeugt wird). Außerdem wird die eine Verteilung von der anderen subtrahiert. Gewonnene Fehler, ich erinnere mich nicht mehr genau, müssen wiederum etwas gehorchen, ihre Eigenschaften werden bewertet und die endgültige Schlussfolgerung wird gezogen. Alles ist normal, ich meine, die Methode ist normal :o)