Так как случайная величина может принимать различные значения , в зависимости от того, какой исход ``виртуального'' эксперимента ( 1.3) будет разыгран, то с разных точек зрения удобно иметь числовую характеристику, имеющую смысл ``среднего значения'' случайной величины. Определение 2.3 Математическим ожиданием случайной величины...
Иногда исследователь ставит перед собой более конкретную проблему: как, основываясь на выборке, оценить интересующие его числовые характеристики неизвестного распределения, не прибегая к приближению этого распределения как такового, то есть без построения выборочных функций распределения, гистограмм и т.п. В данном параграфе мы обсудим простые...
Центральной проблемой прикладной статистики является проблема принятия статистических гипотез. Долгое время считалось, что эта задача не может быть решена. Ситуация изменилась с появлением метода собственных координат. Это очень красивый и мощный инструмент структурного исследования сигнала, позволяющий увидеть больше, чем доступно методами современной прикладной статистики. В статье рассмотрены вопросы практического использования данного метода и приведены программы на языке MQL5. Рассмотрена задача идентификации функций на примере распределения, полученного Хилхорстом и Шером.
標準偏差は排出量に対してより敏感である。だから、全世界をひとつにして、差の2乗ではなく、たとえば4次の差を普及させよう。そのような平均的な「4次」偏差値もまた、きっと差別化されており、標準偏差よりもさらに異常値に対して敏感である。
私の考えでは、差の2乗は、ロッシュがすでに述べたように、「我々の空間の代数の性質」、すなわち線形空間のメトリック（ベクトル間の距離）から導かれる。しかし，誰がすべての標本が線形空間に属すると言ったのだろうか．
もちろん認められます。問題は、いつ、なぜそのような推定値を使うかということです。しかし、彼は1つのスコでボリンジャーを超えた」というような肯定的なフレーズが、なぜか議論の中で頻繁に出てきます。なぜスコなのか？なぜ1回なのか？68％という数字が好きなのだろう（笑)。
そして、あなたが紹介した資料から、あなたの指に関する例を挙げましょう。普通のサイコロの一番上に出た目の数学的期待値。算術平均で計算すると3.5。
あなたにとってこの数字はどういう意味を持つだろうか？
もし、この数字がどのようなもので、どのような意味を持つのか：
算術平均やscoを使った期待値や偏差の推定は、一様分布や正規分布からすると、少しオーバーなものだと思う。
もうひとつ、標準偏差は排出量に対してより敏感であるという利点も聞いたことがある。
その通りです。ですから、何らかの方法で誤差率の選択を正当化することが望まれます。例えば
WMS（モジュロ平均偏差）の代わりにRMS（標準偏差）を使用するのは、MO（マット期待値）から離れたQC値の外れ値をより重要視する必要があるためである。
誤差の2次ノルムを使うこともできる。一般的な形ではAbs(Func(Error)) となる。しかし、（行列の観点から）顕著な性質を持つ2次ノルムに対してのみ、非常に多くの解析解と優れた効率を持つアルゴリズムが開発されている。
あなたが紹介した資料から、指に関する例を紹介しよう。普通のサイコロの出目の数学的期待値。算術平均で計算すると3.5。
この数字はあなたにとってどんな意味がありますか？
もし、この数字がどのようなもので、どのような意味を持つのか：
これらの平均やスコによる期待値や偏差の見積もりは、一様分布や正規分布にとっては少し無理がある。
具体的な質問に答えるために、この資料から別のページに リンクを張った。
サイコロを扱うとき、我々は確率変数を扱っており、そのパラメータは標本としてではなく、推定されるべきです。この場合，確率変数（サイコロ）の期待値は3.5である．Mat. 離散確率変数の期待値は，算術平均とは対照的に別の式で計算される．この場合、ダイスの各面から出る確率は同じなので、これらの値はちょうど一致する。
元の問題？
改造を決定するアルゴリズムはいくらでもあるはずだから、万能の自転車はここでは役に立たない。
むしろ、何を手に入れたいのか、何を手に入れたくないのか、例を見るべきだ。
私はこの記事が気に入った。
とても分かりやすく、十分な情報が含まれている。
そして、タイトルから判断するに、それ以上を装っていない。
この記事には何の役にも立たない。テレビの決まり文句の数々。そして、この記事が半ばトレーダーのような専門サイトに掲載されなければ、黙っていることも可能だろう。しかし、このサイトのことを考えると、以下のことを記しておきたい。
経済データを測定、分析、予測する科学がある。それは計量経済学と 呼ばれる。統計学とは血のつながった近い親戚だが、大きな違いがある。
1.トレーダーにとって、分析から予測が導かれなければ、分析そのものに価値はない。この記事では予測についてまったく触れていない。
2.計量経済学は当初、経済系列の非定常性から出発する。非定常系列に対しては、moや分散などの基本的な概念は、多くの留保付きで適用することができる。いずれにせよ、常に疑ってかかるべきである。例えば、非定常系列では、平均は必ずしもmoに収束しない。相関の話ではない。
3. 計量経済学は非常に短いサンプル、つまり数十の観測に基づいている。そのような平均は数年間ポーズをとっていることを意味するからである。危機においては、計算結果の推定が 重要になる。テレビと統計学、特に計量経済学を根本的に区別するのは、この推定値である。
学校の記事。特別な学校のレベル、研究所のジュニアコースでもない。