Diskussion zum Artikel "Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen"
Heh. Ja, so eine merkwürdige "Theorie von allem".
Ich sehe ihren Wert immer noch nur vom grundsätzlichen Standpunkt aus, bei angewandten Problemen ist es irgendwie bequemer, Näherungen und Spezialfälle zu verwenden.
Ich sehe seinen Wert immer noch nur vom grundsätzlichen Standpunkt aus, bei angewandten Problemen ist es irgendwie bequemer, Näherungen und Spezialfälle zu verwenden.
Wahrscheinlich ist das so, weil es eine besondere Verpackung gibt.
DieMethode der Eigenkoordinaten wurde für die "korrekte" Lösung von angewandten Problemen erfunden.
In der Arbeit [20] wird dieser Punkt ausführlicher behandelt:
D.h. "nur mit der Grundschwingung" ist besser zu lesen als "einschließlich der Grundschwingung".
Und wer ist der Autor dieses Werks (Artikels)? :-)
Der Autor dieses Artikels ist bereit, Ihre Fragen zu beantworten :)
Die Methode der Eigenkoordinaten wurde entwickelt von R,R. Nigmatullin entwickelt:
[20] R. R. Nigmatullin, "Eigenkoordinaten: Neue Methode zur Identifizierung analytischer Funktionen in experimentellen Messungen".
[21] R. R. Nigmatullin, "Erkennung von nicht-extensiven statistischen Verteilungen durch die Eigenkoordinaten-Methode".
Die Zerlegung von R(x) wurde in [20] veröffentlicht, die Zerlegung von P1(x) und P2(x) in [21].
Die mathematische Rechtfertigung der Methode ist in diesen Artikeln zu finden.
Was das fundamentale+angewandte Problem betrifft, so wäre es interessant zu prüfen, wie gut die q-Gaußsche P2(x) und die Hilhorst- und Scher-Lösung P(U) reale Marktdaten beschreiben.
Dazu müssten auch die Eigenkoordinaten von P(U) in Analogie zu P2(x) konstruiert werden (es hat erf-1(x) im Argument, aber die Ableitung und das Integral können analytisch ermittelt werden).
Sobald wir eine Differentialgleichung dafür haben, können wir sie mit der Struktur der Gleichung für P2(x) vergleichen.
Wenn P(U) die begrenzende Lösung ist, sollte sie in größeren Zeiträumen besser funktionieren, was überprüft werden kann.
Es ist auch wünschenswert, die Genauigkeit der Berechnung von erf-1(x) zu verbessern, das Papier verwendet eine rationale Annäherung, an einigen Punkten |x-erf(erf-1(x))|~10^-5.
Was das fundamentale+angewandte Problem betrifft, so wäre es interessant zu prüfen, wie gut die q-Gaußsche P2(x) und die Hilhorst- und Scher-Lösung P(U) reale Marktdaten beschreiben.
Dazu müssten auch die Eigenkoordinaten von P(U) in Analogie zu P2(x) konstruiert werden (es hat erf-1(x) im Argument, aber die Ableitung und das Integral können analytisch ermittelt werden).
Sobald wir eine Differentialgleichung dafür haben, können wir sie mit der Struktur der Gleichung für P2(x) vergleichen.
Wenn P(U) die begrenzende Lösung ist, sollte sie in größeren Zeiträumen besser funktionieren, was überprüft werden kann.
Es ist auch wünschenswert, die Genauigkeit der erf-1(x)-Berechnung zu verbessern, in der Arbeit wurde eine rationale Annäherung verwendet, an einigen Punkten |x-erf(erf-1(x))|~10^-5.
Rumbas, Rumbas, Fingerzeig :)
Ich freue mich über das Erscheinen dieses Artikels und auch darüber, dass es immer mehr Artikel gibt, die eine eindeutige Botschaft haben.
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Zum Inhalt des Artikels.
Meine mehr als bescheidene Erfahrung in der Anwendung von Statistik zeigt, dass es wichtiger ist, bei der Anwendung statistischer Methoden systematisch vorzugehen als bei der Anwendung einzelner Methoden in die Tiefe zu gehen.
Aus dem Artikel wird nicht klar:
1. welche(s) Problem(e) von Zitaten dieser Artikel löst.
2. welche(s) Problem(e) der TS-Konstruktion dieser Artikel löst.
Ohne einen solchen Überblick ist es für mich schwierig, den praktischen Wert dieses Artikels zu beurteilen.
Was das fundamentale+angewandte Problem betrifft, so wäre es interessant zu prüfen, wie gut die q-Gaußsche P2(x) und die Hilhorst- und Scher-Lösung P(U) reale Marktdaten beschreiben.
Dazu müssten auch die Eigenkoordinaten von P(U) in Analogie zu P2(x) konstruiert werden (es hat erf-1(x) im Argument, aber die Ableitung und das Integral können analytisch ermittelt werden).
Sobald wir eine Differentialgleichung dafür haben, können wir sie mit der Struktur der Gleichung für P2(x) vergleichen.
Wenn P(U) die begrenzende Lösung ist, sollte sie bei größeren Zeiträumen besser funktionieren, was überprüft werden kann.
Es wäre auch wünschenswert, die Genauigkeit der erf-1(x)-Berechnung zu verbessern, in dem Papier wurde eine rationale Näherung verwendet, an einigen Stellen ist |x-erf(erf-1(x))|~10^-5.
Dies ist wahrscheinlich der Fall, weil es sich um einen speziellen Wrapper handelt.
Die Methode der Eigenkoordinaten wurde für die "korrekte" Lösung von angewandten Problemen erfunden.
In der Arbeit [20] wird dieser Punkt ausführlicher behandelt:
D.h. "nur mit der Grundschwingung" ist besser zu lesen als "einschließlich der Grundschwingung".
Was ich damit sagen will, ist Folgendes. Angenommen, wir haben ein Modell, auf dessen Grundlage wir eine theoretische Funktion erhalten haben. Und es könnte sein, dass wir aufgrund unserer Unwissenheit einen sehr unbedeutenden, aber systematischen Faktor nicht berücksichtigen konnten. In diesem Fall wird uns die Methode der Eigenkoordinaten wegen ihrer außerordentlichen Empfindlichkeit einen Klaps auf die Hand geben und sagen, dass die realen Daten nicht mit dem Modell übereinstimmen. Das ist aber nicht wahr! - Das Modell ist korrekt, aber es berücksichtigt nicht nur einen Faktor, und aus praktischer Sicht kann sich dieser Mangel als völlig unbedeutend erweisen (wie im gleichen Beispiel von Hilhorst-Schell, wo man den Unterschied nicht einmal mit dem Auge erkennen kann). Ich würde also "nur vom Grundsätzlichen her" als "eher vom Grundsätzlichen her" lesen, und zwar in dem Sinne, dass der Wert der maximalen Genauigkeit der Entsprechung vielleicht nicht so sehr vom angewandten Standpunkt aus (für die Lösung eines praktischen Problems), sondern vom grundsätzlichen Standpunkt aus (gründliches Verständnis aller ablaufenden Prozesse) wesentlich ist.
Darüber hinaus gibt uns die Methode nur ein Urteil darüber, dass das Modell nicht zu den experimentellen Daten passt, sagt uns aber nichts über die Gründe für die Diskrepanz (wie in meinem Beispiel - wir können nicht feststellen, ob das Modell "im Allgemeinen" mit kleinen Fehlern korrekt ist oder ob es vollständig überarbeitet werden sollte), und das ist ein Nachteil.
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Neuer Artikel Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen :
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Die Q-Gaußverteilung hat für die Ökonometrie eine große Bedeutung [4,10-17].
Eine allgemeine Vorstellung von dem aktuellen Forschungsstand vermitteln die Vorträge Dr. Claudio Antoninis „q-Gaussians in Finance“ [23] und „The Use of the q-Gaussian Distribution in Finance“ [24].
Es folgt eine Kurzfassung der wesentlichen Ergebnisse:
Abb. 1. Wissenschaftliche Methoden (Folie 4 Verwendung des Q-Analogons der Normalverteilung im Finanzwesen [The Use of the q-Gaussian Distribution in Finance])
Autor: MetaQuotes Software Corp.