Des conseils pratiques, s'il vous plaît. - page 6

 
Alexey Viktorov:
Et qu'est-ce que ArrayMaximum et ArrayMinimum n'aiment pas ? Pourquoi avez-vous eu besoin de l'écrire à travers une boucle ?

Je m'attendais à cette question ;)
J'ai décidé d'écrire mes propres fonctions pour comprendre comment elles fonctionnent.
Et à tout moment, je peux les adapter à la tâche.
De plus, ces fonctions Mql renvoient l'index de l'élément trouvé, et non sa valeur.
Je considère que la danse supplémentaire avec la définition de la valeur est inutile.

 
Roman:

Je m'attendais à cette question ;)
J'ai décidé d'écrire mes propres fonctions pour comprendre comment elles fonctionnent.
Et à tout moment, je peux les adapter à la tâche.
De plus, ces fonctions Mql renvoient l'index de l'élément trouvé, et non sa valeur.
Je pense qu'il n'est pas nécessaire de danser davantage avec la définition des valeurs.

Ce n'est pas loin d'écrire mon propre MT.

ps ; Et vous avez tort de penser que trouver une valeur à partir d'un index est une "danse". En ayant un index de l'élément trouvé du tableau, nous pouvons facilement passer à l'index de la barre si nécessaire, mais trouver l'index par valeur est vraiment une danse de tambourin. Mais tu sais mieux que quiconque. C'est en vain que vous essayez de faire de la publicité pour vous et vos produits artisanaux.
 
Alexey Viktorov:

Il n'est pas exagéré d'écrire votre propre MT.

ps ; Et vous vous trompez en disant que trouver une valeur par index est "danser". Ayant un index de l'élément trouvé du tableau nous passons facilement à un index de la barre à la nécessité, mais la recherche d'un index par valeur est vraiment une danse de tambourin. Mais tu sais mieux que quiconque. C'est en vain que vous essayez de faire de la publicité pour vous et vos produits artisanaux.

Quel est l'intérêt de la publicité ? Si seulement il y avait quelque chose...
J'avais besoin de valeurs, alors je les ai prises et les ai adaptées à la tâche.
Ce qui est fait pour rien ou pas n'est pas pertinent.

 

Bonsoir à tous. )))

Dimitri, votre système de notation est compréhensible, mais il ne tient pas compte de l'écart dont vous avez vous-même pris conscience et sur lequel vous avez écrit :"La moyenne ne suffit pas, il faut aussi qu'il n'y ait pas de grandes valeurs aberrantes. "

Raman, votre approche du problème n'est pas évidente pour moi personnellement... Et si je ne le comprends pas, mon attitude est plutôt sceptique )))).


Maintenant, pour ce que j'ai déterré.

Non, demain. Fatigué .... )))

 
Сергей Таболин:

Bonsoir à tous. )))

Dimitri, votre système de notation est compréhensible, mais il ne tient pas compte de l'écart dont vous avez vous-même pris conscience et sur lequel vous avez écrit :"La moyenne ne suffit pas, il faut aussi qu'il n'y ait pas de grandes valeurs aberrantes. "

Raman, votre approche du problème n'est pas évidente pour moi personnellement... Et si je ne le comprends pas, mon attitude est plutôt sceptique )))).


Maintenant, pour ce que j'ai déterré.

Non, demain. Fatigué .... )))

Si vous ne comprenez pas, lisez la littérature
. Comme vos erreurs sont exprimées en pourcentages, MAPE fera probablement l'affaire.
Modifiez la fonction sur la première page et vous avez MAPE.

Основные оценки точности прогнозирования временных рядов
Основные оценки точности прогнозирования временных рядов
  • www.mbureau.ru
Работая с научными публикациями, сталкиваюсь с различными показателями ошибок прогнозирования временных рядов . Среди всех встречающихся оценок ошибки прогнозирования стоит отметить две, которые в настоящее время, являются самыми популярными: MAE и MAPE . Пусть ошибка есть разность: , где Z(t) – фактическое значение временного ряда, а –...
 
Peut-être que cela vous aidera aussi.
Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания (окончание)
Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания (окончание)
  • www.mql5.com
В статье "Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания" [1] были кратко представлены модели экспоненциального сглаживания, продемонстрирован один из возможных подходов к оптимизации параметров моделей и в конечном итоге создан индикатор, производящий прогнозирование на основе модели линейного тренда с демпфированием...
 

Alors...

J'ai lu et réfléchi, et j'ai décidé qu'il y a quatre choses auxquelles je devrais m'intéresser :

D'après les données fournies, ces valeurs se présentent comme suit :

STANDOTCLONE 7,8208
7,9133
8,4150
MEDIANA 6,3300
6,3300
5,0600
EXCESS 1,1322
1,9702
1,1832
ERREUR STANDARD 2,02
2,04
2,17


Question : comment puis-je déjà rassembler ces données ? J'y ai pensé de cette façon :

Première option.

PENTE STANDARD - MÉDIANE + APLATISSEMENT

2,62
3,55
4,54

divisé par l'ERREUR STANDARD

1,30
1,74
2,09


Deuxième option.

Erreur moyenne/STANDARD ERROR - Erreur moyenne/MEDIAN + Erreur moyenne/EXCESS

7,77
4,14
6,89

divisé par l'ERREUR STANDARD

3,85
2,02
3,17


Que pensez-vous de cela ?

 

Sergey, je m'excuse si je suis hors sujet, je n'ai pas encore compris ce que vous faites. Mais j'ai peut-être quelque chose d'utile à dire sur votre dernier message.

Lorsque j'ai essayé de remplacer deux nombres par, disons, la différence ou le quotient de ces deux nombres, certaines informations sont perdues. Je ne suis donc pas sûr qu'il soit nécessaire d'effectuer des opérations mathématiques sur les nombres "gurt entier". Il est préférable de les comparer deux à deux.

Il existe certains liens entre les différentes mesures de statistiques descriptives. Si la moyenne est presque égale à la médiane, cela signifie qu'il n'y a pas d'aberrations dans l'échantillon, car la médiane est résistante aux aberrations, alors que la moyenne ne l'est pas. Si le mode est décalé par rapport à la moyenne, cela signifie que la densité de la distribution est asymétrique. Puis il y en a d'autres.

 
Aleksei Stepanenko:

Sergey, je m'excuse si je suis hors sujet, je n'ai pas encore compris ce que vous faites. Mais j'ai peut-être quelque chose d'utile à dire sur votre dernier message.

Lorsque j'ai essayé de remplacer deux nombres par, disons, la différence ou le quotient de ces deux nombres, certaines informations sont perdues. Je ne suis donc pas sûr qu'il soit nécessaire d'effectuer des opérations mathématiques sur les nombres "gurt entier". Il est préférable de les comparer deux à deux.

Il existe certains liens entre les différentes mesures de statistiques descriptives. Si la moyenne est presque égale à la médiane, cela signifie qu'il n'y a pas d'aberrations dans l'échantillon, car la médiane est résistante aux aberrations, alors que la moyenne ne l'est pas. Si le mode est décalé par rapport à la moyenne, cela signifie que la densité de la distribution est asymétrique. Il y en a aussi.

Le contraire seulement.

 
Aleksey Mavrin:

C'est le contraire.

Cela semble correct.
Raison: