Diskussion zum Artikel "Statistische Verteilungen in MQL5 - Nur das Beste aus R" - Seite 16

[fxsaber]

Maxim Kuznetsov:
dann sollten Sie einen Kurs in mathematischer Statistik belegen :-) Betrachten Sie es als eine göttliche Wahrheit, die uns von oben und in Form von staatlichen Standards gegeben wurde

Maple und Mathcad winken zum Abschied.

[Quantum]

fxsaber:

ZY R zählt auch durch (size-1)?

Ja. MathVariance zählt die Stichprobenvarianz ähnlich wie var() in R.

1.2 MathVariance

Die Funktion berechnet die Varianz (zweites Moment) von Array-Elementen. Im Falle eines Fehlers gibt sie NaN zurück. Ein Analogon von var() in R.

R:

MQL5:

#include <Math\Stat\Math.mqh>
void OnStart()
  {
//---
   double y[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
   Print(MathVariance(y));
  }

Wolfram:

Excel:

[fxsaber]

Quantum:

Ja. MathVariance zählt die Stichprobenvarianz ähnlich wie var() in R.

R:

MQL5:

Wolfram:

Excel:

Mathcad:

Die von Ihnen zitierten Systeme scheinen nicht zu wissen, was die mittlere quadratische Abweichung ist.

[Quantum]

fxsaber:

MathCad:

Zur Berechnung der Stichprobenvarianz in MathCad verwenden Sie "Var" anstelle von "var".

[fxsaber]

Quantum:
Zur Berechnung der Stichprobenvarianz in MathCad verwenden Sie "Var" anstelle von "var".

Wie macht man das in MQL?

ZY In MathCad gibt es einen Mittelwert, aber es gibt keinen Mittelwert. Und so ist es mit vielen Funktionen. Und die meisten Leute benutzen Funktionen mit einem kleinen Buchstaben. Und wenn man etwas Bestimmtes braucht, benutzt man Großbuchstaben. Aber in R/Wolfram/Excel scheint es umgekehrt zu sein: Wenn es eine Möglichkeit gibt, etwas Bestimmtes anzugeben, wird es standardmäßig angegeben, und wenn Sie etwas Standardmäßiges brauchen, schreiben Sie es anders. Aber natürlich ist es schade, dass Math.mqh keinen RMS berechnen kann.

[Quantum]

Alexey Nikolaev:

Entweder habe ich etwas falsch verstanden oder es gibt ein Problem mit der Berechnung der empirischen Dichte.

Danke für die Nachricht, Sie haben Recht, es gibt einen Fehler bei der Normalisierung der empirischen Dichte. Im Anhang finden Sie die korrigierte Version von Math.mqh.

[Denis Kirichenko]

fxsaber:

Wie macht man das in MQL?

ZY In Mathcad gibt es einen Mittelwert, aber es gibt keinen Mittelwert. Und so ist es mit vielen Funktionen. Und die meisten Leute benutzen Funktionen mit einem kleinen Buchstaben. Und wenn man etwas Bestimmtes braucht - mit einem Großbuchstaben. Aber in R/Wolfram/Excel scheint es umgekehrt zu sein: Wenn es eine Möglichkeit gibt, etwas Bestimmtes anzugeben, wird es standardmäßig angegeben, und wenn Sie etwas Standardmäßiges brauchen, schreiben Sie es anders. Und so ist es natürlich schade, dass Math.mqh keinen RMS berechnen kann.

Im Allgemeinen sollte die Funktion, die wir jetzt haben - MathVariance() - MathUnbiasedVariance() heißen . Denn es handelt sich um eine stichprobenartige unverzerrte Varianz (normalisiert durch n-1). Ich habe in der ALGLIB-Bibliothek nachgesehen, auch dort wird die stichprobenartige unverzerrte Varianzberechnet.

Guter Artikel zu diesem Thema.

[fxsaber]

Dennis Kirichenko:

Im Allgemeinen sollte die Funktion, die wir jetzt haben - MathVariance() - MathUnbiasedVariance() genannt werden . Denn es handelt sich um eine stichprobenartige unverzerrte Varianz (normalisiert durch n-1). Ich habe in der ALGLIB-Bibliothek nachgesehen, auch dort wird die stichprobenartige unverzerrte Varianzberechnet.

Werden Sie es so lassen?

[Denis Kirichenko]

fxsaber:

Willst du es so belassen, wie es ist?

Ich werde die SB nicht bearbeiten, das überlasse ich den Autoren :-) Im Prinzip können Sie Ihre eigene statistische Klasse auf der Grundlage der SB schreiben.

Hier gibt es noch eine weitere Nuance, nämlich die Frage, wann man eine verzerrte oder unverzerrte Schätzung verwendet. Und mit welcher Art von Population wir arbeiten - Stichprobe oder allgemein. Die SB sagt uns sofort , dass wir es mit einer Stichprobe zu tun haben. Und das ist nicht immer der Fall. Ja, all dies ist entscheidend, wenn die Grundgesamtheit klein ist.

[fxsaber]

Dennis Kirichenko:

Ich werde die SB nicht bearbeiten, überlassen Sie das den Autoren :-) Im Prinzip können Sie Ihre eigene statistische Klasse auf der Grundlage der SB schreiben.

Hier gibt es noch eine weitere Nuance, nämlich die Frage, wann man eine verzerrte oder eine unverzerrte Schätzung verwendet. Und mit welcher Art von Population wir arbeiten - Stichprobe oder allgemein. Die SB sagt uns sofort , dass wir es mit einer Stichprobe zu tun haben. Und das ist nicht immer der Fall. Ja, all das ist entscheidend, wenn die Grundgesamtheit klein ist.

Gut, dann ändern Sie die SB nicht, sondern fügen Sie sie hinzu. Ich selbst, natürlich, es ist nicht schwer zu korrigieren und von Grund auf neu zu schreiben. Der Punkt ist, dass Sie den Code an jemanden weitergeben können, ohne Ihre Bibel, weil jeder eine SB hat.