確率的共振 - ページ 17 1...101112131415161718192021222324...38 新しいコメント Сергей 2007.10.24 06:59 #161 toYurixx なるほど、スライドウィンドウの話だったんですね。昨日のエールの後、私はあまりよく考えていませんが、最初の近似によると、窓の長さに対する解析依存性のタイプは、「ほぼ」線形ではなく、「ほぼ」指数関数 であるべきです、大まかに言えば、最初のサンプルサイズから減少します、ちなみに、我々はそれを知っているかどうかはわかりません。 職場に足を運べば、背骨の脳みそだけは動いているが、考えようとする。:о) 追記：秘密でないなら、なぜ必要なのですか？ キャンディッドに yuriさんは、次の記事で、私たちが話していたのはスライドウィンドウのことだと説明しています。 Candid 2007.10.24 07:01 #162 Avals: それじゃダメなんです。 Yurixxさんが書きました（a）。 いいえ、長さMサンプルのスライディングウィンドウに過ぎません。したがって、配列Yの要素数はN-M+1 である。 そうですね、それなら私も全部はわかりません。 Candid 2007.10.24 07:22 #163 grasn: キャンディッドに ユーリさんは次の記事で、問題のスライドウィンドウについて説明しています。 その投稿を見逃してしまったようです :(カウントの依存性を補正する方法がまだわかっていない Сергей 2007.10.24 07:36 #164 lna01: グラサン キャンディッドに ユーリは次の投稿で、「スライドウィンドウのことだ」と説明した。 その投稿を見落としただけなんでしょうね :(カウントの依存性を補正する方法がまだわかっていない なぜ、サンプルの依存性を調整する必要があるのでしょうか？私ならもっと単純に、平均化がサンプルの広がりをある割合で「噛み切る」ようにすれば、Yuryが挙げた特徴を持つサンプルの窓長Mのこの割合の値を、解析的あるいは実験的に推定することができるかもしれません。でも、今はまだ考えがまとまりません...。 Sceptic Philozoff 2007.10.24 08:07 #165 まあ、そうなんですが、明確な境界線がないのは論外です。100万件の標本の中に、期待値と4シグマ以上異なる結果が出る可能性がある（正常仮説では確率0.0000634、つまりそのような標本の期待値は63.4件）場合、100件ではそのような可能性は幻想である（MO.はその数0.00634）。しかし、これは100のサンプルで4シグマ以上のサンプル偏差が発生しないことを意味するものではありません。ただ、その可能性は極めて低い。 ユリックス、この境界問題は、確率論的にしか提起できないのです。 追伸：例えば、Yが0.99の確率で入るような値YminとYmaxを求めます。両 極端は、一般的な人々の手口から等距離にあると考えるのが妥当である。 Сергей 2007.10.24 08:28 #166 Mathemat: まあ、そうなんですが、明確な境界線がないのは論外です。100万件の標本の中に、期待値と4シグマ以上異なる結果が出る可能性がある（正常仮説では確率0.0000634、つまりそのような標本の期待値は63.4件）場合、100件ではそのような可能性は幻想である（MO.はその数0.00634）。しかし、これは100のサンプルで4シグマ以上のサンプル偏差が発生しないことを意味するものではありません。ただ、その可能性は極めて低い。 ユリックス、この境界問題は、確率論的にしか提起できないのです。 そうですね、およそ、正確なデータは取れないという言い方をされていますね。しかし、なぜそのような必要があるのか、不思議です :o))) Candid 2007.10.24 08:32 #167 grasn: なぜサンプルの依存性を考慮するのですか？平均化はサンプルの広がりから何パーセントかを「削り取る」ものですが、このパーセントの値は、Yuriが挙げた特徴を持つサンプルの窓の長さMから、おそらく分析的または実験的に推定することができます。とはいえ、今はまだ考えがまとまっていないのですが...。 実験的には簡単なので、私ならそうします。非正規分布の変数について話しているのだと思いますが :) 、その場合、独立分布の和があっても、あまりきれいでコンパクトな答えにはならないかもしれませんね。依存性は確率変数の和をとるときに追加の項を与えるが、この場合、その項が何であるかがわからない。 一言で言えば、「秘密でないなら、なぜそれが必要なのか？:) Sceptic Philozoff 2007.10.24 08:32 #168 ユリックス、価格系列（あるいは差の系列）はカウントの正規分布と関係があると思いませんか（つまり価格系列は古典的なブラウン過程）？ Avals 2007.10.24 08:47 #169 lna01: グラサン なぜサンプルの依存性を考慮するのですか？平均化はサンプルの広がりから何パーセントかを「削り取る」ものですが、このパーセントの値は、Yuriが挙げた特徴を持つサンプルの窓の長さMから、おそらく分析的または実験的に推定することができます。とはいえ、今は頭が働かないので......。 実験的には単純なことですが，私ならそうします。実際には，正規分布の量について話しているわけではないのでしょうが :) ，分布の独立和をとっても，あまりよいコンパクトな答えにはならないかもしれません。依存性は確率変数の和をとるときに追加の項を与えるが、この場合、その項が何であるかがわからない。 一言で言えば、「秘密でないなら、なぜそれが必要なのか？:) この量の増分を考慮すると、独立性が認められる。 Sceptic Philozoff 2007.10.24 08:54 #170 アヴァルス リターン（終値の 増分）に限って言えば、残念ながらここでも独立性はなく、リターンは正規の法則に従って分布しない。これはPetersの本によく書かれていることで、私は同じスレッドの最初のページのどこかにリンクを貼りました。 1...101112131415161718192021222324...38 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
toYurixx
なるほど、スライドウィンドウの話だったんですね。昨日のエールの後、私はあまりよく考えていませんが、最初の近似によると、窓の長さに対する解析依存性のタイプは、「ほぼ」線形ではなく、「ほぼ」指数関数 であるべきです、大まかに言えば、最初のサンプルサイズから減少します、ちなみに、我々はそれを知っているかどうかはわかりません。
職場に足を運べば、背骨の脳みそだけは動いているが、考えようとする。:о)
追記：秘密でないなら、なぜ必要なのですか？
キャンディッドに
yuriさんは、次の記事で、私たちが話していたのはスライドウィンドウのことだと説明しています。
それじゃダメなんです。
Yurixxさんが書きました（a）。
いいえ、長さMサンプルのスライディングウィンドウに過ぎません。したがって、配列Yの要素数はN-M+1 である。
キャンディッドに
ユーリさんは次の記事で、問題のスライドウィンドウについて説明しています。
キャンディッドに
ユーリは次の投稿で、「スライドウィンドウのことだ」と説明した。
なぜ、サンプルの依存性を調整する必要があるのでしょうか？私ならもっと単純に、平均化がサンプルの広がりをある割合で「噛み切る」ようにすれば、Yuryが挙げた特徴を持つサンプルの窓長Mのこの割合の値を、解析的あるいは実験的に推定することができるかもしれません。でも、今はまだ考えがまとまりません...。
まあ、そうなんですが、明確な境界線がないのは論外です。100万件の標本の中に、期待値と4シグマ以上異なる結果が出る可能性がある（正常仮説では確率0.0000634、つまりそのような標本の期待値は63.4件）場合、100件ではそのような可能性は幻想である（MO.はその数0.00634）。しかし、これは100のサンプルで4シグマ以上のサンプル偏差が発生しないことを意味するものではありません。ただ、その可能性は極めて低い。
ユリックス、この境界問題は、確率論的にしか提起できないのです。
追伸：例えば、Yが0.99の確率で入るような値YminとYmaxを求めます。両 極端は、一般的な人々の手口から等距離にあると考えるのが妥当である。
まあ、そうなんですが、明確な境界線がないのは論外です。100万件の標本の中に、期待値と4シグマ以上異なる結果が出る可能性がある（正常仮説では確率0.0000634、つまりそのような標本の期待値は63.4件）場合、100件ではそのような可能性は幻想である（MO.はその数0.00634）。しかし、これは100のサンプルで4シグマ以上のサンプル偏差が発生しないことを意味するものではありません。ただ、その可能性は極めて低い。
ユリックス、この境界問題は、確率論的にしか提起できないのです。
そうですね、およそ、正確なデータは取れないという言い方をされていますね。しかし、なぜそのような必要があるのか、不思議です :o)))
なぜサンプルの依存性を考慮するのですか？平均化はサンプルの広がりから何パーセントかを「削り取る」ものですが、このパーセントの値は、Yuriが挙げた特徴を持つサンプルの窓の長さMから、おそらく分析的または実験的に推定することができます。とはいえ、今はまだ考えがまとまっていないのですが...。
なぜサンプルの依存性を考慮するのですか？平均化はサンプルの広がりから何パーセントかを「削り取る」ものですが、このパーセントの値は、Yuriが挙げた特徴を持つサンプルの窓の長さMから、おそらく分析的または実験的に推定することができます。とはいえ、今は頭が働かないので......。
この量の増分を考慮すると、独立性が認められる。