直感的なテスト - ページ 12

[ilyaa]

Mathemat >> :

大丈夫です、ウレインさん。kodobaseにstatfunctionsのライブラリがあり、ガウス関数の逆関数があります。

0;1]に一様に分布する値を与えれば、正規分布の逆数、すなわちФ-1を適用すれば、N(0,1)、すなわち標準正規分布が得られるという単純なことが分かります。

もうひとつは、このように正規分布のものを生成するのはモーヴェ・トンであることだ。

Roshは、正規分布の値を生成する別の方法についての記事を掲載しています。

数理さん、まさかの結局、誰も50が少ないとは思っていなかったのです。100に増やしたところ、ほら、噂どおりの結果に！？テールもトップもなく、サイドにちょこっとだけ。

正規分布

ZS.タワゴトかもしれませんが、普通のタワゴトです。

[Sceptic Philozoff]

IlyaA、おそらく大きな引数（多くのシグマ）では、逆正規関数を近似するのはそう簡単ではないので、モーヴェ・トンなのでしょう。初歩的なことではありません。

[ilyaa]

Mathemat >> :

IlyaA、おそらく大きな引数（多くのシグマ）では、逆正規関数を近似するのはそう簡単ではないので、モーヴェ・トンなのでしょう。初歩的なことではないんです。

ちょっと待てよ、分布が正規分布だと言うのか？

[Sceptic Philozoff]

まあ、なんというか。青い棒は、赤い棒に近い感じですね。だから普通に見えるんです。しかし、ここではっきりしたことは言えません。一番重要なのは、大きな乖離のある領域での挙動です。

[ilyaa]

Mathemat >> :

まあ、なんというか。青い棒は、赤い棒に近い感じですね。だから普通に見えるんです。しかし、はっきり言えることは何もなく、一番大事なのは、大きく逸脱した部分の挙動です。

モウベエトンに賛成です。そして、>3シグマの範囲での挙動は、VERY unlikelyです。例えば、100のうち80の数字を当てる機械なんて、どこにあるんだ？:)だから、ここは大丈夫なんです。

[Alexey Subbotin]

IlyaA >> :

ちょっと待てよ、分布が正規分布だと言うのか？

議論しても仕方ない、カイ二乗検定が ある、調べろ。

[Sceptic Philozoff]

IlyaA >>: そして、3シグマ領域での挙動は、VERY LASTです。

真空中の球形の馬の場合、つまり正規分布が保証されている場合は、そうですね、ありえませんね。まあ、実質的なリターンは、真空中の馬ではないのですが。通常5人、6人のS.C.O.がいて、10人の場合もある。

[ilyaa]

alsu >> :

議論しても仕方ない、カイ二乗検定が ある、調べろ。

最後の最後まで戦う。つまり、正規分布、あるいは正規分布に近い分布である。データを出して確認することができます。すでに1回テストをしています。さあ、あなたの番です。

[Alexey Subbotin]

IlyaA >> :

最後の最後まで戦う。つまり、正規分布、あるいは正規分布に近い分布である。データを出して確認することができます。すでに1回テストをしています。さあ、あなたの番です。

自分を責めているわけではなく、客観的な確認方法を提案しているのです。私が相場の勉強を始めたばかりの頃、このようなチェックをしたことがありますが、結果は有意水準0.85でマイナスでした。

[ilyaa]

alsu >> :

自分を責めているわけではなく、客観的な確認方法を提案しているのです。私が相場の勉強を始めたばかりの頃、よくそのようなチェックをしたものだが、結果は有意水準0.85でマイナスであった。

>> OKです。これがそのデータです。