Le phénomène de Saint-Pétersbourg. Les paradoxes de la théorie des probabilités. - page 14
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J'ai jeté un coup d'oeil. Je n'ai même pas pu télécharger un fichier depuis mon ordinateur).
En fait, Jupiter est dans Anaconda, mais spyder est plus intéressant et a plus de fonctionnalités, en termes d'environnement de développement.
Tous les fichiers sont sur le lecteur google, ce qui signifie que votre ordinateur n'a pas tous ces caca.
Je dois d'abord me connecter à la machine virtuelle, puis démarrer.
Je n'en ai pas vraiment besoin.
Racontez-moi tout ça))
Je ne sais pas) Il est clair qu'il peut être construit par approximation, par la méthode de Monte Carlo. Il est nécessaire de générer beaucoup de morceaux de SB et sur chacun d'eux de calculer votre Hirst - vous obtenez un grand échantillon, qui vous permettra de construire une certaine approximation, dont la qualité n'est pas claire.
C'est pourquoi les statisticiens (scientifiques) préfèrent travailler avec les statistiques (fonctions d'échantillonnage) dont la distribution pour l'hypothèse nulle (dans notre cas : prix - réalisation SB) est connue sous forme analytique.
À en juger par la description, il y en a, et beaucoup, et pas seulement en Python.
La question ici n'est même pas... y a-t-il quelque chose d'autre comme... ?, mais de quoi a-t-on besoin exactement ? Que manque-t-il ? On choisit à partir de cela, pas à partir de quelque chose d'exotique.
Je réalise que je ne discute pas du phénomène de Saint-Pétersbourg, donc c'est hors sujet.
Python, pas python... C'est la question... Ou bien n'est-ce pas une thèse et nous ne comprenons tout simplement pas ce que nous voulons ?
Tout d'abord, l'objectif,
Après cela - les objectifs,
Ensuite, la boîte à outils.
Ne pas... ?
Je ne sais pas) Il est clair qu'elle peut être approchée par la méthode de Monte Carlo. Vous devez générer de très nombreux morceaux de SB et calculer votre Hearst sur chacun d'entre eux - vous obtenez un grand échantillon, qui vous donne une chance de construire une certaine approximation, dont la qualité n'est pas claire.
C'est pourquoi les statisticiens (scientifiques) préfèrent travailler avec les statistiques (fonctions d'échantillonnage) dont la distribution pour l'hypothèse nulle (dans notre cas : prix - réalisation SB) est connue sous forme analytique.
Hearst n'est pas le mien, je suis plus proche de Pastukhov avec sa H-volatilité.
Pour résumer, cela ne se passe pas du tout comme ça).
En fait, oui - j'ai abandonné SageMath à cause de problèmes pour dessiner certains diagrammes dans R. Bien qu'il ait été conçu exactement dans ce but.
Et le puissant groupe ?
Un groupe puissant. (с)
Je réalise que je ne discute pas du phénomène de Saint-Pétersbourg, donc c'est hors sujet.
Python, pas python... C'est la question... Ou bien n'est-ce pas une thèse et nous ne comprenons tout simplement pas ce que nous voulons ?
Tout d'abord, l'objectif,
Après cela - les objectifs,
Ensuite, la boîte à outils.
Ne pas... ?
Oui, l'objectif - c'est une douleur, et puis tout le reste, non, peut-être que ça devrait être comme ça, la boîte à outils devrait être à portée de main, vous la voyez, mais... tu ne peux pas le ramasser, il n'y a pas de pince à épiler.
Oui, la cible est un éclat, et puis tout le reste, non, je suppose que ça doit être, la boîte à outils doit être à portée de main, vous le voyez, mais... tu ne peux pas le ramasser, il n'y a pas de pince à épiler.
Mais il y a un tournevis.
Oui, la cible est un éclat, et puis tout le reste, non, je suppose que ça doit être comme ça, la boîte à outils doit être à portée de main, vous le voyez, mais... tu ne peux pas le ramasser, il n'y a pas de pince à épiler.
Alors peut-être que ce dont vous avez vraiment besoin est un tournevis, pas une pince à épiler ? En général, je préfère le marteau, qui permet d'éliminer très rapidement toutes sortes de choses de la matière. Je n'arrive pas à l'enlever avec une pince à épiler).
Les physiciens préfèrent généralement commencer par le briser en petits morceaux pour ensuite l'analyser. Nous accélérons une particule jusqu'à la masse du bulldozer, puis la balle éclabousse dans différentes directions. C'est ce qu'ils étudient.
Mais il y a un tournevis.
C'est un plaisir.