Diskussion zum Artikel "Statistische Schätzungen"
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"Eliminierung von Ausreißern.
Bevor man zur Schätzung der statistischen Parameter übergeht, ist zu beachten, dass die Genauigkeit der Schätzung unzureichend sein kann, wenn die Stichprobe grobe Fehler (Ausreißer) enthält. Der Einfluss von Ausreißern auf die Genauigkeit der Schätzungen ist besonders groß, wenn der Stichprobenumfang gering ist. Ausreißer sind Werte, die anomal von der Mitte der Verteilung abweichen. Solche Abweichungen können durch verschiedene Arten von unwahrscheinlichen Ereignissen und Fehlern verursacht werden, die bei der Erhebung von Statistiken und der Erstellung von Sequenzen aufgetreten sind.
Es ist ziemlich schwierig zu entscheiden, ob Ausreißer herausgefiltert werden sollen oder nicht, da es in den meisten Fällen nicht möglich ist, eindeutig zu bestimmen, ob ein bestimmter Wert ein Ausreißer ist oder zu dem betrachteten Prozess gehört. Wenn Ausreißer entdeckt werden und die Entscheidung getroffen wird, sie zu filtern, stellt sich die Frage, was mit diesen fehlerhaften Werten geschehen soll. Am logischsten ist es, sie einfach aus der Stichprobe auszuschließen, und die Genauigkeit der Schätzung statistischer Merkmale der Grundgesamtheit kann sich erhöhen, aber man sollte nicht vergessen, dass man beim Umgang mit zeitlichen Abläufen vorsichtig sein sollte, wenn man Stichproben aus der Abfolge ausschließt.
Es ist besser, dies überhaupt nicht zu tun.
Ja, alle Daten sollten validiert werden, und ja, die Validierung sollte automatisiert werden.
Aber es ist besser, eine Datenquelle zu verwerfen, als die Originaldaten zu manipulieren, sei es manuell oder automatisch.
Im wirklichen Leben ist die Annahme oder der Ausschluss großer Risiken auf der Grundlage ihrer "geringen Wahrscheinlichkeit" die Ursache für viele Tragödien und Katastrophen.
Victor, das ist die Art von Frage.
Glauben Sie, dass die Kurtosis kleiner als 1 sein kann?
Wenn ja.
wäre gleich -1. :-)
Toller Artikel!
Höchstwahrscheinlich kann Kurtosis theoretisch nicht kleiner als eins sein. Wahrscheinlich würde man einen Wert gleich eins für eine Sequenz erhalten, die aus geradlinigen Stichproben besteht. Zum Beispiel: 1,2,3,4,5.
Ob der in dem Artikel verwendete Algorithmus aufgrund von Fehlern einen Kurtosis-Wert von weniger als eins ergeben kann, weiß ich nicht. Am Ende des Artikels wurde erwähnt, dass das Verhalten des Algorithmus zur Berechnung der Koeffizienten nicht untersucht wurde.
Bei der Berechnung von unverzerrten Schätzungen kann die Kurtosis sogar einen Wert kleiner als eins annehmen. Zum Beispiel für die Eingangssequenz 4,7,13,16.
Ich danke Ihnen für Ihre Bemerkung. Ich werde Änderungen vornehmen.
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Neuer Artikel Statistische Schätzungen :
Die Schätzung der statistischen Parameter einer Sequenz ist sehr wichtig, weil die meisten mathematischen Modelle und Methoden auf unterschiedlichen Annahmen basieren, beispielsweise dem Normalverteilungsgesetz oder dem Streuungswert oder anderen Parametern. Beim Analysieren und Prognostizieren von Zeitreihen brauchen wir deshalb ein einfaches und bequemes Werkzeug, das es uns ermöglicht, die wichtigsten statistischen Parameter schnell und deutlich zu schätzen. Dieser Beitrag beschreibt kurz die einfachsten statistischen Parameter einer zufälligen Sequenz und mehrere Methoden für die visuelle Analyse. Er liefert die Umsetzung dieser Methoden in MQL5 und die Methoden der Visualisierung des Ergebnisses der Berechnung mithilfe der Anwendung Gnuplot.
Zum Anzeigen der Berechnungsergebnisse nutze ich die Freeware-Anwendung gnuplot, die für die Erstellung verschiedener 2- und 3-dimensionaler Diagramme vorgesehen ist. Gnuplot bietet die Möglichkeit, Diagramme auf dem Bildschirm (in einem separaten Fenster) anzuzeigen oder sie in verschiedenen Grafikformaten in eine Datei zu schreiben. Die Befehle für die Zeichnung von Diagrammen können über eine vorab vorbereitete Textdatei ausgeführt werden. Die offizielle Webseite des gnuplot-Projekts ist gnuplot.sourceforge.net. Die Anwendung ist Multiplattform-fähig und wird sowohl in Form von Quelltextdateien als auch von für eine bestimmte Plattform kompilierten Binärdateien bereitgestellt.
Die für diesen Beitrag geschriebenen Beispiele wurden unter Windows XP SP3 und mit gnuplot Version 4.2.2 getestet. Die Zip-Datei gp442win32.zip kann unter http://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/4.4.2/ heruntergeladen werden. Ich habe die Beispiele nicht mit anderen Versionen und Builds von gnuplot getestet.
Sobald Sie das Archiv gp442win32.zip heruntergeladen haben, entpacken Sie es. Es wird der Ordner \gnuplot erstellt, der die Anwendung, die Hilfsdatei, die Dokumentation und Beispiele enthält. Um mit Anwendungen zu interagieren, legen Sie den gesamten Ordner \gnuplot im Stammverzeichnis Ihres MetaTrader 5 Client Terminals ab.
Abbildung 1. Platzierung des Ordners \gnuplot
Sobald der Ordner verschoben wurde, können Sie die Bedienbarkeit der gnuplot-Anwendung anpassen. Führen Sie dazu die Datei \gnuplot\binary\wgnuplot.exe aus und geben Sie in der Befehlseingabe "gnuplot>" den Befehl "plot sin(x)" ein. Als Ergebnis sollte ein Fenster mit eingezeichneter Funktion sin(x) erscheinen. Sie können ebenfalls die in der bereitgestellten Anwendung enthaltenen Beispiele ausprobieren. Wählen Sie dazu den Menüeintrag Datei\Demos und wählen Sie die Datei \gnuplot\demo\all.dem aus.
Wenn Sie nun das Script erremove.mq5 ausführen, wird das in Abbildung 2 dargestellte Diagramm in einem separaten Fenster gezeichnet:
Abbildung 2. Mithilfe des Scripts erremove.mq5 gezeichnetes Diagramm.
Autor: Victor