secret: È difficile capire il principio della massima verosimiglianza) Puoi aiutare?
Ci proverò) Comincio col dire che la verosimiglianza è la densità della distribuzione di campionamento. È una funzione del campione e dei parametri. Sostituiamo in esso i valori del campione ottenuti nell'esperimento, e poi diventa una funzione dei parametri. Troviamo i valori dei parametri che fanno raggiungere il massimo a questa funzione e dichiariamo questi valori come valori richiesti (stime dei valori dei parametri).
Fondamentalmente è semplice, ma hai bisogno di capire cos'è il campionamento - una parola è usata per due concetti diversi. Devi anche sapere cos'è la densità di distribuzione di un campione e cos'è quando il campione è un vettore di valori indipendenti equamente distribuiti.
Vorrei far notare che il teorico non studia il concetto di "casualità") C'è il concetto di "probabilità" e la parola "casuale" è usata solo per creare termini - "evento casuale", "variabile casuale", ecc.C'è anche una battuta matematica su questo argomento che non c'è niente di casuale nelle variabili casuali)
La parola "stocastico" a volte sostituisce "probabilistico" e a volte "casuale". La "stocasticità" è spesso usata in contrasto con il concetto di "caotico", che significa determinismo organizzato in modo molto complesso.
Даётся представление о характерных нелинейных процессах современной классической физики для частиц и полей. Приведены многочисленные примеры. Рассматриваемые явления естественным образом включают как регулярные процессы, так и динамический хаос и турбулентность. Чтение книги не требует от читателя специальной подготовки. Для студентов старших курсов и научных работников, интересующихся методами приложениями современного нелинейного анализа. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
))) E se un processo casuale non ha una componente deterministica - come si può prevedere?
Dare un esempio di una serie non deterministica che è comunque prevedibile?
Perché prevederlo? Tutti i grafici sono gestibili. Quello che conta è imparare allenando l'occhio. Il resto è esperienza. Avete i grafici e gli indicatori per questo. L'unica questione è l'applicazione. La stessa casualità nel xel è una cosa molto buona.
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))) E se un processo casuale non ha una componente deterministica - come si può prevedere?
Dare un esempio di una serie non deterministica che è comunque prevedibile?
Sì.
Sì.
Quanti di voi ci sono....
Quanti di voi ci sono....
So cosa intende. Volevo solo un esempio. Ebbene, è possibile isolare i modelli nel forex che sono adatti al trading?
So cosa intende. Volevo solo un esempio. Ebbene, è possibile isolare i modelli adatti al trading nel forex?
naturalmente
È difficile capire il principio della massima verosimiglianza) Puoi aiutare?
Ci proverò) Comincio col dire che la verosimiglianza è la densità della distribuzione di campionamento. È una funzione del campione e dei parametri. Sostituiamo in esso i valori del campione ottenuti nell'esperimento, e poi diventa una funzione dei parametri. Troviamo i valori dei parametri che fanno raggiungere il massimo a questa funzione e dichiariamo questi valori come valori richiesti (stime dei valori dei parametri).
Fondamentalmente è semplice, ma hai bisogno di capire cos'è il campionamento - una parola è usata per due concetti diversi. Devi anche sapere cos'è la densità di distribuzione di un campione e cos'è quando il campione è un vettore di valori indipendenti equamente distribuiti.
Vorrei far notare che il teorico non studia il concetto di "casualità") C'è il concetto di "probabilità" e la parola "casuale" è usata solo per creare termini - "evento casuale", "variabile casuale", ecc.C'è anche una battuta matematica su questo argomento che non c'è niente di casuale nelle variabili casuali)
La parola "stocastico" a volte sostituisce "probabilistico" e a volte "casuale". La "stocasticità" è spesso usata in contrasto con il concetto di "caotico", che significa determinismo organizzato in modo molto complesso.
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Zaslavsky G.M., Sagdeev R.Z. Introduzione alla fisica non lineare: dal pendolo alla turbolenza e al caos.
))) E se un processo casuale non ha una componente deterministica - come si può prevedere?
Dare un esempio di una serie non deterministica che è comunque prevedibile?
Dinamica nello strato stocastico
http://www.mi-ras.ru/media/445_doc.pdf
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