Discussione sull’articolo "Distribuzioni statistiche di probabilità in MQL5"
Molto interessante, grazie, buon lavoro. Se non è difficile aggiungere il calcolo della distribuzione di una funzione data in forma tabellare, in modo che ci sia qualcosa con cui confrontarla.
E inoltre, un metodo per determinare la maggiore somiglianza con le distribuzioni teoriche (questo può essere fatto attraverso il coefficiente di correlazione).
Molto interessante, grazie, buon lavoro.
Grazie per la tua opinione.
Per favore, specificate. Meglio su un esempio :-)))
Grazie per il vostro parere.
1) Chiarisca per favore. Meglio se con un esempio :-)))
2) Cosa intendi dire? In che misura la distribuzione empirica differisce da quella teorica?1) Una funzione data in forma tabellare significa che esiste un insieme di dati (ad esempio una matrice) in cui ogni x corrisponde a y, ma la formula di dipendenza non è nota.
Una funzione di questo tipo è di fatto quotata. Ed è di questo che sto parlando: calcolare la distribuzione di probabilità di tali dati.
2) Sì. Quale delle distribuzioni teoriche è più simile a quella empirica. O semplicemente il coefficiente di correlazione tra empirico e teorico.
1) Una funzione definita tabularmente significa che esiste un insieme di dati (ad esempio una matrice) in cui ogni x corrisponde a y, ma la formula di dipendenza non è nota.
Una funzione di questo tipo è, di fatto, virgolettata. Ed è di questo che sto parlando: calcolare la distribuzione di probabilità di tali dati.
O ho frainteso qualcosa o... di solito, in forma tabellare, vengono fornite distribuzioni teoriche già note. Personalmente, non amo molto le tabelle. Riesco a vedere meglio su un grafico, per così dire... e posso vedere la forma della distribuzione... Nel video mostrato nell'articolo, si può vedere come i valori cambiano quando si sposta il cursore. E questo è solo un modo di rappresentare la legge di distribuzione... sono necessarie molte tabelle per coprire tutto... e un grafico può.....
2) Sì. Quale delle distribuzioni teoriche è più simile alla distribuzione empirica. O semplicemente il coefficiente di correlazione tra quella empirica e quella teorica.
Nella conclusione dell'articolo, ho scritto così:
Da parte mia, svilupperò questo argomento e dimostrerò con esempi pratici come le distribuzioni statistiche di probabilità possono essere utilizzate nell'analisi di modelli probabilistici.
Maggiori dettagli più avanti.
O sto fraintendendo qualcosa o.... di solito in forma tabellare vengono specificate distribuzioni teoriche già note. Personalmente, non amo molto le tabelle. Riesco a vedere meglio su un grafico, per così dire... e posso vedere la forma della distribuzione... Nel video mostrato nell'articolo, si può vedere come i valori cambiano quando si sposta il cursore. E questo è solo un modo di rappresentare la legge di distribuzione... Ci sono un sacco di tabelle per coprire tutto... e un grafico può....
Nella conclusione dell'articolo, ho scritto questo:
Da parte mia, ho intenzione di sviluppare questo argomento e di dimostrare con esempi pratici come le distribuzioni statistiche di probabilità possano essere utilizzate nell'analisi di modelli probabilistici.
Maggiori dettagli più avanti.
No no, non è necessario disegnare le funzioni analitiche come una tabella, intendevo creare un metodo (funzione di programma) per calcolare la distribuzione di probabilità delle quotazioni. Le quotazioni sono una funzione definita in forma tabellare, senza conoscere la formula con la quale avviene la conversione da x a y.
Ok, aspettiamo la continuazione.
No no, non è necessario disegnare funzioni analitiche (definite come una formula) come una tabella, intendevo creare un metodo (funzione di programma) per calcolare la distribuzione di probabilità delle quotazioni. Le quotazioni sono una funzione definita in forma tabellare, senza conoscere la formula con la quale avviene la conversione da x a y.
Ok, aspettiamo la continuazione.
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Il nuovo articolo Distribuzioni statistiche di probabilità in MQL5 è stato pubblicato:
L'articolo affronta le distribuzioni di probabilità (normale, log-normale, binomiale, logistica, esponenziale, distribuzione di Cauchy, distribuzione t di Student, distribuzione di Laplace, distribuzione di Poisson, distribuzione iperbolica delle secanti, distribuzione Beta e Gamma) delle variabili casuali utilizzate nella statistica applicata. Dispone anche di classi per la gestione di queste distribuzioni.
Per le distribuzioni discrete, è stato scritto lo script discreteDistribution.mq5.
Ho eseguito lo script con i parametri standard per la distribuzione Cauchy e ho ottenuto il seguente grafico come mostrato nel video qui sotto.
Autore: Denis Kirichenko