Equazione di regressione - pagina 6
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Non ci sono implementazioni software nei pacchetti di matematica?
La prossima domanda sarà "dove sono gli screenshot" :-).
Guardate su Wikipedia, regressione quantile, ci sono link a statpacks.
o il link sopra il testo. Ma non c'è praticamente nulla da trovare in russo.
Diciamo che ho deciso di riprendere lentamente il programma, ripeto la domanda -.
Chi sa dove trovare un'implementazione della programmazione lineare, simplex come minimo, ma meglio questo o quello? Forse qualcuno ha amici/conoscenti nelle università che si dilettano :) Me stesso solo terribile come pigro a scavare:)
Più specificamente, sono particolarmente interessato alla regressione multivariata. Anche guardare le opzioni per risolvere la regressione non lineare è interessante. Non ho trovato alcun algoritmo per trattare la regressione multivariata in MQL. Se mi fornisci link e indicatori (se non sei troppo pigro, ovviamente), sarà fantastico!
A causa della mia mancanza di istruzione tre ore fa non sapevo ancora cosa fossero la regressione, il MNA e la distribuzione normale...
La regressione lineare multivariata in MQL può essere vista qui. Tuttavia, sembra essere più avanzata della regressione lineare multivariata (per trovarla, come la regressione non lineare, devi solo risolvere un sistema di equazioni diff. (le derivate parziali della funzione obiettivo sono zero)).
Se ho capito bene MNC, sta semplicemente minimizzando la funzione obiettivo, che è la varianza. La funzione di destinazione, naturalmente, può anche essere definita in modo diverso. Per esempio, non la somma dei quadrati della varianza, ma la somma dei valori assoluti. Non ho ancora familiarità con l'analisi dell'efficienza delle diverse funzioni target.
Chi sa dove trovare un'implementazione della programmazione lineare, simplex come minimo, ma meglio questo o quello? Forse alcuni amici/conoscenti nelle università si dilettano:) Me stesso solo terribile come pigro per scavare:).
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Chi sa dove trovare un'implementazione della programmazione lineare, simplex come minimo, ma meglio questo o quello? Forse alcuni amici/conoscenti nelle università si dilettano:) Me stesso solo terribile come pigro a scavare:)
Di seguito ci sono riferimenti ad esempi di implementazione di metodi numerici di minimizzazione incondizionata, che sono semplici, chiari e sufficienti per essere immediatamente implementati in MQL:
Matcad va bene. Ma, poiché si limita a un problema lineare, è apparentemente un simplex. Prevedo problemi con la complessità dell'enumerazione.
Per quanto riguarda la discesa - funzionerà per funzioni non lisce?
Matcad va bene. Ma poiché si limita a un problema lineare, è apparentemente un simplex. Prevedo problemi con la complessità della ricerca.
Riguardo alla discesa - funzionerà per funzioni non lisce?
Sono un praticante, non un teorico. Non so come risolvere i problemi in termini generali. Le condizioni del problema?
Arrivare a una chiara formalizzazione della funzione obiettivo, allora sarà più facile cercare un metodo di lavoro adatto per trovare una soluzione.
Sono un praticante, non un teorico. Non so come risolvere i problemi in termini generali. Le condizioni del problema?
Se si arriva a una chiara formalizzazione della funzione obiettivo, allora sarà più facile cercare un metodo di lavoro adatto per trovare una soluzione.
Tutto è già formalizzato, leggete il link, quello in russo (il primo a pagina 3). Il problema della regressione quantile si riduce a un problema di programmazione lineare: trovare il minimo della funzione lineare sotto vincoli lineari.
Stavo pensando qui, la discesa del gradiente funzionerà peggio del metodo simplex, poiché il grad-t è più generale. A parità di condizioni, non ci sono consapevolmente meno iterazioni.
Fondamentalmente l'articolo dà un suggerimento su come ridurre il numero di iterazioni. Quindi probabilmente scriverò un simplex "ottimizzato" per ora. Se raggiungo un limite computazionale, penserò ulteriormente: )))))