この関係を線形にするためには、座標を 非線形に変換する必要がある。いくつかのデータについては割愛しますが、大きな偏差の確率を推定する問題については、書籍サイズの論文：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes を同封しておきます。自分ではほとんど読まないが、あなたの役に立つかもしれない。1976年版。
線形関係になるためには、座標を非線形に変換する必要があります。いくつかのデータについては割愛しますが、大きな偏差の確率を推定する問題については、書籍サイズの論文：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes を同封しておきます。私自身はほとんど読んでいませんが、あなたのお役に立てるかもしれません。1974年の作品です。
線形関係になるためには、座標を非線形に変換する必要があります。いくつかのデータについては割愛しますが、大きな偏差の確率を推定する問題については、書籍サイズの論文：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes を同封しておきます。自分ではほとんど読まないが、あなたの役に立つかもしれない。1976年版。
そうなんです。
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
例えば、2種類の放物線を考えてみましょう。両者の間には直線的な関係がある。両曲線とも非線形ではあるがこの関係を線形にするためには、座標を 非線形に変換する必要がある。いくつかのデータについては割愛しますが、大きな偏差の確率を推定する問題については、書籍サイズの論文：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes を同封しておきます。自分ではほとんど読まないが、あなたの役に立つかもしれない。1976年版。
線形関係にするためには、座標を非線形に変換する必要があるのです。
皆さんもご存知のように、どんな問題も、さまざまな方法で解決することができます...。
例えば、こんな感じです。
1.未来のトレンドの反転をPREVENTしようとすることができる...。
2.市場のCURRENTな状況でのトレンドの反転を記録することができる...。
お分かりのように、変形№1は、高い信頼性を持って解くことが非常に難しいのです...。
2番目のオプションは、ヴァンガのような超能力者である必要がないので、より簡単で、ポジティブな結果は1番目のオプションよりもずっと高くなる.........。
全体として：問題の正しい設定方法は、その解答の半分以上を与えます
線形関係になるためには、座標を非線形に変換する必要があります。いくつかのデータについては割愛しますが、大きな偏差の確率を推定する問題については、書籍サイズの論文：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes を同封しておきます。私自身はほとんど読んでいませんが、あなたのお役に立てるかもしれません。1974年の作品です。
エレーナ・セルゲイエヴナがそうだったと思う。
トレンドとは全く関係ない
エレーナ・セルゲイエヴナがそうだったと思う。
配偶者
みんな、ファットテイルはテレビがトレーディングに向いてないことの裏付けにしかならないよ。とても分厚いんです。トップより厚い。
とテレビも。
が、昨日コーシー分布について読みました。
確率密度には おかしなところがある。
で、突入確率は0.5なので、確率密度関数も等しくなるはず です。
この場合、我々はもはや分布の形状には興味がなく、大体において理論家はすでに自分の役割を終えている ;)
べつのスレッドにあった絵です。
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
FOREX - トレンド、予測、結果 2020年
れそるぶさん 2020.02.25 19:43
このあたりは、そういうのが多いですね。分子すら残っていない...。
買いの三角形と売りの三角形の面積を計算すると、等しくなりません。
つまり、この種の分析は失敗する運命にあるのです。
配偶者
А.博士号取得者（息子、配偶者） - D.A.
線形関係になるためには、座標を非線形に変換する必要があります。いくつかのデータについては割愛しますが、大きな偏差の確率を推定する問題については、書籍サイズの論文：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes を同封しておきます。自分ではほとんど読まないが、あなたの役に立つかもしれない。1976年版。
この場合、Kolmogorov-Smirnov 検定の基礎となる理論がより正確になる。経験分布関数はポアソン過程として扱われ、極限（サンプルサイズが無限大になるとき）における理論分布関数からの逸脱はブラウン橋に収束することになります。Borovkovのmatstatの教科書に載っています。