Discusión sobre el artículo "Distribuciones de Probabilidad Estadística en MQL5"
Muy interesante, gracias, buen trabajo. Si no es difícil añadir el cálculo de la distribución de una función dada tabularmente, para que hubiera con qué compararla.
Y además, un método para determinar la mayor similitud con las distribuciones teóricas (se puede hacer a través del coeficiente de correlación).
Muy interesante, gracias, buen trabajo.
Gracias por su opinión.
Por favor, especifique. Mejor con un ejemplo :-)))
Gracias por su opinión.
1) Aclárelo, por favor. Mejor con un ejemplo :-)))
2) ¿A qué te refieres? ¿En qué medida difiere la distribución empírica de la teórica?1) Una función dada tabularmente significa que existe un conjunto de datos (por ejemplo, una matriz) en el que cada x corresponde a y, pero no se conoce la fórmula de dependencia.
Tal función es, de hecho, entre comillas. Y a eso me refiero: a calcular la distribución de probabilidad de tales datos.
2) Sí. Cuál de las distribuciones teóricas se parece más a la empírica. O simplemente el coeficiente de correlación entre la empírica y la teórica.
1) Una función definida tabularmente significa que existe un conjunto de datos (por ejemplo, una matriz) en el que cada x corresponde a y, pero no se conoce la fórmula de dependencia.
Una función de este tipo es, de hecho, entre comillas. Y a eso me refiero: a calcular la distribución de probabilidad de tales datos.
O he entendido algo mal o... normalmente en forma tabular se dan distribuciones teóricas ya conocidas. Personalmente, no me gustan mucho las tablas. Puedo ver mejor en un gráfico, por así decirlo... y puedo ver la forma de la distribución... En el vídeo que aparece en el artículo, puedes ver cómo cambian los valores al mover el cursor. Y ésta es sólo una forma de representar la ley de distribución... se necesitan muchas tablas para abarcarlo todo... y un gráfico puede.....
2) Sí. Cuál de las distribuciones teóricas se parece más a la distribución empírica. O simplemente el coeficiente de correlación de la empírica y la teórica.
En la conclusión del artículo, escribí así:
Yo, por mi parte, voy a desarrollar este tema y demostrar con ejemplos prácticos cómo se pueden utilizar las distribuciones estadísticas de probabilidad en el análisis de modelos probabilísticos.
Más detalles un poco más adelante.
O estoy entendiendo algo mal o .... normalmente en forma tabular, se especifican distribuciones teóricas ya conocidas. Personalmente, no me gustan mucho las tablas. Lo veo mejor en un gráfico, por así decirlo... y puedo ver la forma de la distribución... En el vídeo que aparece en el artículo, puedes ver cómo cambian los valores al mover el cursor. Y ésta es sólo una forma de representar la ley de distribución... Hay que tener muchas tablas para abarcarlo todo... y un gráfico puede....
En la conclusión del artículo, escribí esto:
Yo, por mi parte, voy a desarrollar este tema y demostrar con ejemplos prácticos cómo se pueden utilizar las distribuciones estadísticas de probabilidad a la hora de analizar modelos probabilísticos.
Más detalles un poco más adelante.
No no, no hace falta dibujar funciones analíticas como una tabla, me refería a crear un método (función de programa) para calcular la distribución de probabilidad de las cotizaciones. Cotizaciones es una función definida tabularmente, sin conocer la fórmula por la que se realiza la conversión de x a y.
OK, esperemos la continuación.
No, no, no es necesario dibujar funciones analíticas (definidas como una fórmula) como una tabla, me refería a crear un método (función de programa) para calcular la distribución de probabilidad de las cotizaciones. Cotizaciones es una función definida tabularmente, sin conocer la fórmula por la que se produce la conversión de x a y.
OK, esperemos la continuación.
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¡Muchas gracias, Dennis!
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Artículo publicado Distribuciones de Probabilidad Estadística en MQL5:
Este artículo trata las distribuciones de probabilidad (normal, log-normal, binomial, logística, exponencial, distribución Cauchy, distribución Student's t, distribución Laplace, distribución Poisson, distribución de Secante Hiperbólica, distribución Beta y Gamma) de variables aleatorias usadas en Estadísticas Aplicadas. También trata las clases para gestionar estas distribuciones.
Autor: Dennis Kirichenko