Discussion de l'article "Estimations Statistiques"
- www.mql5.com
"Élimination des valeurs aberrantes.
Avant de procéder à l'estimation des paramètres statistiques, il convient de noter que la précision de l'estimation peut être insuffisante si l'échantillon contient des erreurs grossières (valeurs aberrantes). L'impact des valeurs aberrantes sur la précision des estimations est particulièrement important lorsque la taille de l'échantillon est faible. Les valeurs aberrantes sont des valeurs qui s'écartent anormalement du centre de la distribution. Ces écarts peuvent être dus à différents types d'événements improbables et d'erreurs survenus lors de la collecte des statistiques et de la génération des séquences.
Il est assez difficile de décider de filtrer ou non les valeurs aberrantes, car dans la plupart des cas, il est impossible de déterminer sans ambiguïté si une valeur donnée est une valeur aberrante ou si elle appartient au processus considéré. Si des valeurs aberrantes sont détectées et qu'il est décidé de les filtrer, la question se pose de savoir ce qu'il faut faire de ces valeurs erronées. La chose la plus logique à faire est de les exclure tout simplement de l'échantillon, et la précision de l'estimation des caractéristiques statistiques de la population générale peut augmenter, mais il ne faut pas oublier que lorsqu'on traite de séquences temporelles, il faut faire attention à l'exclusion d'échantillons de la séquence".
Il vaut mieux ne pas le faire du tout.
Oui, toutes les données doivent être validées, et oui, la validation doit être automatisée.
Mais il est préférable d'écarter une source de données plutôt que de manipuler les données originales, manuellement ou automatiquement.
Dans la vie réelle, l'acceptation ou l'exclusion de risques importants sur la base de leur "faible probabilité" est à l'origine de nombreuses tragédies et catastrophes.
Victor, voici le type de question.
Pensez-vous que le Kurtosis peut être inférieur à 1 ?
Si c'est le cas.
serait égal à -1. :-)
Excellent article !
Il est très probable que, théoriquement, le kurtosis ne puisse pas être inférieur à un. Une valeur égale à un serait probablement obtenue pour une séquence composée d'échantillons linéaires. Par exemple, 1,2,3,4,5.
Je ne sais pas si, en raison d'erreurs, l'algorithme utilisé dans l'article peut donner une valeur de kurtosis inférieure à un. À la fin de l'article, il est mentionné que le comportement de l'algorithme de calcul du coefficient n'a pas été étudié.
En effet, lors du calcul des estimations sans biais, le kurtosis peut prendre une valeur inférieure à un. Par exemple, pour la séquence d'entrée 4,7,13,16.
Je vous remercie pour votre remarque. Je vais apporter des modifications.
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Un nouvel article Estimations Statistiques a été publié :
L'estimation des paramètres statistiques d'une séquence est très importante, car la plupart des modèles et méthodes mathématiques sont axés sur des hypothèses différentes. Par exemple, la normalité de la loi de distribution ou la valeur de dispersion, ou d'autres paramètres. Ainsi, lors de l'analyse et de la prévision de séries chronologiques, nous avons besoin d'un outil simple et pratique qui permette d'estimer rapidement et clairement les principaux paramètres statistiques. L'article décrit brièvement les paramètres statistiques les plus simples d'une séquence aléatoire et plusieurs méthodes de son analyse visuelle. Il propose l’implémentation de ces méthodes en MQL5 et les méthodes de visualisation du résultat des calculs à l'aide de l'application Gnuplot.
Pour afficher les résultats de calcul, j'utilise l'application gratuite gnuplot destinée à la réalisation de divers graphes 2D et 3D. Gnuplot offre la possibilité d'afficher des graphiques à l'écran (dans une fenêtre séparée) ou de les écrire dans un fichier sous différents formats graphiques. Les commandes de tracé des cartes peuvent être exécutées à partir d'un fichier texte préalablement préparé. La page Web officielle du projet gnuplot est -gnuplot.sourceforge.net L'application est multiplateforme et distribuée à la fois sous forme de fichiers de code source et de fichiers binaires compilés pour une certaine plate-forme.
Les exemples écrits pour cet article ont été testés sous Windows XP SP3 et la version 4.2.2 de gnuplot. Le fichier gp442win32.zip peut être téléchargé àhttp://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/4.4.2/ Je n'ai pas testé les exemples avec d'autres versions et builds de gnuplot.
Une fois que vous avez téléchargé l'archive gp442win32.zip, décompressez-la. En conséquence, le dossier \gnuplot est créé, il comporte l'application, le fichier d'aide, la documentation et les exemples. Pour interagir avec les applications, placez l'intégralité du dossier \gnuplot dans le dossier racine de votre terminal client MetaTrader 5.
Figure 1. Placement du dossier \gnuplot
Auteur : Victor