그리고 더. 내가 이해하지 못한 것은 다음과 같습니다. RMS2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 귀하의 표기법에서 RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0.5인 것 같습니다. 또는 차이점으로 나타내려고 하면 다음과 같습니다. SD2/3[N]=({S[N]-S[마지막 1/3]}/{2N/3})^0.5
RMS는 분산의 근입니다(편차 제곱의 합을 일부 숫자로 나눈 값). 그런 다음 막대 100의 편차 제곱합에서 막대 33의 편차 제곱의 합을 뺀 값은 33에서 100번째 아라까지의 편차 제곱합을 제공합니다. 그러면 모든 것이 간단합니다. 일반적으로 모든 것이 당신에게 옳습니다. 내가 이해하는 한 아마도 잘못 입력했을 것입니다.
사실은 두 채널이 통계적 유의성 내에서 동일한 회귀 오류 분산을 가질 수 있지만 다른 가격 편차, 대략적으로 말하면 한 채널은 더 가파르고 다른 채널은 더 평평합니다. 문제는 어떤 채널을 선택할 것인가입니다. Bulashev는 회귀선의 품질을 평가하기 위해 세 가지 기준을 고려하며, 모두 위의 두 분산 비율을 포함합니다. 이 세 가지 기준의 선택은 정말 개인의 창의성이며 근사의 품질을 비교하기 위한 회귀 오차 분산의 선택이 완전히 옳지 않습니다.
다음 당신은 대답
2 ....오차 분산은 임의의 값이므로 카이 제곱의 신뢰 구간에 따라 가장 작은 그룹인 클래스를 선택하는 것이 가능합니다. 구별할 수 없습니다. 그리고 이 그룹에서 우리가 필요로 하는 것을 선택하는 방법은 무엇입니까?
Vladislav는 이 클래스에서 최악의 옵션을 선택합니다.
이 Vladislav가 가능한 한 가장 넓은 신뢰 구간 을 취한다는 것을 의미한다면 당신은 나를 이해하지 못했지만 다른 것이 있다면 나는 당신을 이해하지 못했습니다. 그래서 solandra 알고리즘에 따르면 "... 샘플은 간격의 99 % 경계를 벗어나지 않았습니다. 연속된 채널에서 Bar by Bar로 RMS 값이 낮은 채널이 선택됩니다. 나는 그들이 통계를 구별할 수 없거나 사소한 일이라면 가장 낮은 속도를 선택하는 방법을 물었습니다.
더 나아가
3. 다시 한 번, 문제는 2\3의 속도, 즉 숫자 2\3의 정확도에 관한 것입니다. 5\8 또는 다른 숫자를 말해보세요. 지정된 숫자와의 편차가 얼마나 중요한지 나타냅니다. 나는 Vladislav가 샘플의 약 2/3에 대해 이야기한 것을 기억합니다. 아마도 그는 정확성을 선택하는 몇 가지 기준을 가지고 있습니까?
sco의 정확도 선택은 결정의 통계적 정확도에 의해 결정됩니다. 당신이 스스로 말했다, 그것은 무작위입니다.
솔직히, 나는 이해하지 못했거나 당신이 나를 이해하지 못했습니다. 나는 사실 정확도의 선택에 대해 묻지 않았다. 분명히 나는 나를 명확하게 표현하지 않았다. 수렴을 결정하기 위해 샘플의 SC가 5/8, 7/9 등의 다른 부분의 SC가 아니라 샘플의 2/3의 SC와 비교되는 이유가 궁금합니다. 선택 결과에 큰 영향을 미칩니까? 아니면 다시 중요하지 않은 세부 사항입니까? 선과 악의 경계? :)
작동하는 모델에 관심이 있다면 이 모든 것을 공리로 생각하고 이 모델을 프로그래밍 방식으로 구현하면 시장 자체에서 공리 집합이 사실인지 여부를 보여줍니다.
즉, "생각할 것이 무엇입니까-흔들 필요가 있습니다." 논의된 접근 방식의 아름다움은 시장이 무엇을 보여줄지 보기 전에 철저한 분석이 수행되고 시장이 보여줄 수 있는 모든 것을 구별하는 기준이 입증된다는 것입니다. 어떻게 프로그래밍을 해야 할지 잘 모르겠는데, 정확히 무엇이 필요한지 이해하지 못한 채 끝까지 프로그래밍을 하고, 무슨 일이 일어났는지 어떻게 봐야 할지 모르겠습니다. 나는 정말 작은 것에 관심이 있는 것 같아요. 감사합니다
RMS는 분산의 근입니다(편차 제곱의 합을 일부 숫자로 나눈 값). 그런 다음 막대 100의 제곱 편차 합에서 막대 33의 제곱 편차 합을 뺀 값은 33에서 100번째 막대까지의 제곱 편차 합계를 제공합니다. 그러면 모든 것이 간단합니다.
내가 당신을 올바르게 이해한다면 이것은 2/3에 대한 편차가 다른 회귀선에서 고려되기 때문에 사실이 아닙니다. 특정 길이로 채널을 만들고 2/3로 다른 채널을 만들려고 하면 선이 일치하지 않으므로 편차의 양이 다를 것입니다(아마도 이것을 의미했나요?). 내가 이해하는 한, 분산 자체 또는 RMS는 후속 값을 계산하는 데 사용할 수 없습니다. 각각의 새로운 막대 는 새로운 라인과 전체 분산의 변화를 제공하기 때문에 이론상 이전 막대에서 얻은 분산에서 계산할 수 없습니다. 나는 이번 주기에서 이것을 어떻게 고려하는지 알아냈고, 3분의 2에 구축된 채널도 정상으로 보입니다(회귀 계수를 계산할 때 CB의 제곱합과 CB 자체의 합을 모두 계산합니다. , 그래서 우리는 그것들을 사용하여 다음 막대의 분산을 계산할 수 있고 분산 자체는 어떻게 든 나에게 맞지 않았습니다. 그러나 RMS로 파일을 만들고 더 자세히 살펴보면 이해할 수없는 것들을 발견했습니다 3 마디마다 (간격 2/3 경계의 고르지 않은 움직임을 고려했지만)
2 Rosh И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
즉, 공식은 RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 또는 RMS2/3[N]=로 작성되어야 합니다. ({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
여기에 적어 둔 두 공식이 모두 잘못되었습니다. 분산과 제곱합은 서로 다릅니다. D[N]=S[N]/N 이를 염두에 두고 구간 간 차이의 분산은 구간 분산 간의 차이와 동일하지 않습니다. Rosh 의 의견은 내가 이해하는 한 내 설명에 동의합니다.
즉, "생각할 것이 무엇입니까-흔들 필요가 있습니다." 논의된 접근 방식의 아름다움은 시장이 무엇을 보여줄지 보기 전에 철저한 분석이 수행되고 시장이 보여줄 수 있는 모든 것을 구별하는 기준이 입증된다는 것입니다. 어떻게 프로그래밍을 해야 할지 잘 모르겠는데, 정확히 무엇이 필요한지 이해하지 못한 채 끝까지 프로그래밍을 하고, 무슨 일이 일어났는지 어떻게 봐야 할지 모르겠습니다. 나는 정말 작은 것에 관심이 있는 것 같아요.
사실은 순수한 수학과 시장은 본질적으로 다른 것입니다. 이것이 출발점이 되어야 한다고 생각합니다. 예를 들어: 분석은 확실히 철저하지만 특히 Vladislav가 후속 가격 움직임을 정확하게 예측하는 것이 불가능하다고 가정한다는 사실에서 진행됩니다. 다른 한편으로, 어느 정도(!) 정당화될 확률이 실제 확률과 일치하는 "비무작위 예측"을 만드는 것이 가능합니다. 일반적으로 세심한 분석은 이미 실험적으로 확인된 이론입니다. Vladislav의 접근 방식은 이론이 아니라 모델일 뿐입니다. 그리고 그 실험적 검증이 현재 진행 중이며 그 결과는 Empire 스타일입니다. 당신과 같이이 모델을 종이로 만 연구했지만 모든 사람이 이해하지 못한 사람들에게 무엇을 원합니까?
우리가 알고 있는 것보다 더 많은 것을 "끌어내려고" 하지 마십시오. 우리는 여전히 동의하지 않습니다 :-) 이 모델에 대한 독립적인 분석을 더 잘 수행하고 비전을 제공하십시오. 그러면 모든 것이 말씀하신 대로
사실은 두 채널이 통계적 유의성 내에서 동일한 회귀 오류 분산을 가질 수 있지만 다른 가격 편차, 대략적으로 말하면 한 채널은 더 가파르고 다른 채널은 더 평평합니다. 문제는 어떤 채널을 선택할 것인가입니다. Bulashev는 회귀선의 품질을 평가하기 위해 세 가지 기준을 고려하며, 모두 위의 두 분산 비율을 포함합니다. 이 세 가지 기준의 선택은 정말 개인의 창의성이며 근사의 품질을 비교하기 위한 회귀 오차 분산의 선택이 완전히 옳지 않습니다.
임호. 가격 차이는 표본이 크게 다른 경우에만 크게 다를 수 있습니다. 이 경우(즉, 하나가 다른 것보다 훨씬 긴 경우) 두 채널 모두 유효하지만 장기적으로는 다릅니다. 관심 있는 채널입니다. 또한 기준을 만드는 주요 정보원은 오차 분산이라고 생각합니다. 그리고 내 생각에 근사치의 품질에 대해 논의하는 것은 의미가 없습니다. MNC는 최상의 선택을 제공합니다.
이 Vladislav가 가능한 가장 넓은 신뢰 구간을 취한다는 것을 의미한다면 당신은 나를 이해하지 못했지만 다른 것이 있다면 나는 당신을 이해하지 못했습니다. 그래서 solandra 알고리즘에 따르면 "... 샘플은 간격의 99 % 경계를 벗어나지 않았습니다. 연속되는 채널 중 RMS 값이 더 낮은 채널이 선택됩니다. 나는 그들이 통계를 구별할 수 없거나 사소한 일이라면 가장 낮은 속도를 선택하는 방법을 물었습니다.
임호. Vladislav와 solandr 가 같은 방식으로 생각한다고 가정해서는 안됩니다. solandr 는 자신의 이해만 공유했습니다. 가장 낮은 속도로 채널을 수강하거나 동일한 통계적 유의성을 가진 전체 수업을 수강할 수 있습니다. 그리고 가장 나쁜 것을 사용하십시오.
솔직히, 나는 이해하지 못했거나 당신이 나를 이해하지 못했습니다. 나는 사실 정확도의 선택에 대해 묻지 않았다. 분명히 나는 나를 명확하게 표현하지 않았다. 수렴을 결정하기 위해 샘플의 SC가 5/8, 7/9 등의 다른 부분의 SC가 아니라 샘플의 2/3의 SC와 비교되는 이유가 궁금합니다. 선택 결과에 큰 영향을 미칩니까? 아니면 다시 중요하지 않은 세부 사항입니까? 선과 악의 경계? :)
IMHO.2/3은 Vladislav의 선택입니다. 변명을 기다리지 마십시오. 다른 옵션을 시도하십시오. 여기에 가위가 있습니다. 이 점유율이 클수록 현재 막대의 채널에서 떨어지지 않을 가능성이 높아집니다. 그리고 당신이 그것에 의해 자신을 소개하는 망상이 더 커질 것입니다. 그리고 "덜"을 취하면 조건이 강화되고 채널에서 조기에 이탈할 확률이 높아집니다. 저것들. 당신의 기준은 실제로 깨지기 전에 채널에서 당신을 쫓아낼 것입니다. 2/3가 최적화될 매개변수라고 가정할 수 있습니다.
그리고 더. 내가 이해하지 못한 것은 다음과 같습니다. RMS2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
귀하의 표기법에서 RMS2/3[N]=(D[2N/3])^0.5인 것 같습니다.
또는 차이점으로 나타내려고 하면 다음과 같습니다.
SD2/3[N]=({S[N]-S[마지막 1/3]}/{2N/3})^0.5
RMS는 분산의 근입니다(편차 제곱의 합을 일부 숫자로 나눈 값). 그런 다음 막대 100의 편차 제곱합에서 막대 33의 편차 제곱의 합을 뺀 값은 33에서 100번째 아라까지의 편차 제곱합을 제공합니다. 그러면 모든 것이 간단합니다. 일반적으로 모든 것이 당신에게 옳습니다. 내가 이해하는 한 아마도 잘못 입력했을 것입니다.
사실은 두 채널이 통계적 유의성 내에서 동일한 회귀 오류 분산을 가질 수 있지만 다른 가격 편차, 대략적으로 말하면 한 채널은 더 가파르고 다른 채널은 더 평평합니다. 문제는 어떤 채널을 선택할 것인가입니다. Bulashev는 회귀선의 품질을 평가하기 위해 세 가지 기준을 고려하며, 모두 위의 두 분산 비율을 포함합니다. 이 세 가지 기준의 선택은 정말 개인의 창의성이며 근사의 품질을 비교하기 위한 회귀 오차 분산의 선택이 완전히 옳지 않습니다.
다음 당신은 대답
Vladislav는 이 클래스에서 최악의 옵션을 선택합니다.
이 Vladislav가 가능한 한 가장 넓은 신뢰 구간 을 취한다는 것을 의미한다면 당신은 나를 이해하지 못했지만 다른 것이 있다면 나는 당신을 이해하지 못했습니다.
그래서 solandra 알고리즘에 따르면 "... 샘플은 간격의 99 % 경계를 벗어나지 않았습니다. 연속된 채널에서 Bar by Bar로 RMS 값이 낮은 채널이 선택됩니다. 나는 그들이 통계를 구별할 수 없거나 사소한 일이라면 가장 낮은 속도를 선택하는 방법을 물었습니다.
더 나아가
sco의 정확도 선택은 결정의 통계적 정확도에 의해 결정됩니다. 당신이 스스로 말했다, 그것은 무작위입니다.
솔직히, 나는 이해하지 못했거나 당신이 나를 이해하지 못했습니다. 나는 사실 정확도의 선택에 대해 묻지 않았다. 분명히 나는 나를 명확하게 표현하지 않았다. 수렴을 결정하기 위해 샘플의 SC가 5/8, 7/9 등의 다른 부분의 SC가 아니라 샘플의 2/3의 SC와 비교되는 이유가 궁금합니다. 선택 결과에 큰 영향을 미칩니까? 아니면 다시 중요하지 않은 세부 사항입니까? 선과 악의 경계? :)
작동하는 모델에 관심이 있다면 이 모든 것을 공리로 생각하고 이 모델을 프로그래밍 방식으로 구현하면 시장 자체에서 공리 집합이 사실인지 여부를 보여줍니다.
즉, "생각할 것이 무엇입니까-흔들 필요가 있습니다." 논의된 접근 방식의 아름다움은 시장이 무엇을 보여줄지 보기 전에 철저한 분석이 수행되고 시장이 보여줄 수 있는 모든 것을 구별하는 기준이 입증된다는 것입니다. 어떻게 프로그래밍을 해야 할지 잘 모르겠는데, 정확히 무엇이 필요한지 이해하지 못한 채 끝까지 프로그래밍을 하고, 무슨 일이 일어났는지 어떻게 봐야 할지 모르겠습니다. 나는 정말 작은 것에 관심이 있는 것 같아요.
감사합니다
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
RMS는 분산의 근입니다(편차 제곱의 합을 일부 숫자로 나눈 값). 그런 다음 막대 100의 제곱 편차 합에서 막대 33의 제곱 편차 합을 뺀 값은 33에서 100번째 막대까지의 제곱 편차 합계를 제공합니다. 그러면 모든 것이 간단합니다.
즉, 공식은 RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 또는 RMS2/3[N]=로 작성되어야 합니다. ({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
제가 제대로 이해한건가요?
RMS는 분산의 근입니다(편차 제곱의 합을 일부 숫자로 나눈 값). 그런 다음 막대 100의 제곱 편차 합에서 막대 33의 제곱 편차 합을 뺀 값은 33에서 100번째 막대까지의 제곱 편차 합계를 제공합니다. 그러면 모든 것이 간단합니다.
내가 당신을 올바르게 이해한다면 이것은 2/3에 대한 편차가 다른 회귀선에서 고려되기 때문에 사실이 아닙니다. 특정 길이로 채널을 만들고 2/3로 다른 채널을 만들려고 하면 선이 일치하지 않으므로 편차의 양이 다를 것입니다(아마도 이것을 의미했나요?). 내가 이해하는 한, 분산 자체 또는 RMS는 후속 값을 계산하는 데 사용할 수 없습니다. 각각의 새로운 막대 는 새로운 라인과 전체 분산의 변화를 제공하기 때문에 이론상 이전 막대에서 얻은 분산에서 계산할 수 없습니다. 나는 이번 주기에서 이것을 어떻게 고려하는지 알아냈고, 3분의 2에 구축된 채널도 정상으로 보입니다(회귀 계수를 계산할 때 CB의 제곱합과 CB 자체의 합을 모두 계산합니다. , 그래서 우리는 그것들을 사용하여 다음 막대의 분산을 계산할 수 있고 분산 자체는 어떻게 든 나에게 맞지 않았습니다. 그러나 RMS로 파일을 만들고 더 자세히 살펴보면 이해할 수없는 것들을 발견했습니다 3 마디마다 (간격 2/3 경계의 고르지 않은 움직임을 고려했지만)
PS 관심 있는 사람이 있으면 RMS에 데이터를 게시할 수 있습니다(수정됨 :))
И еще. Что-то я не понял вот это: СКО2/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5
СКО - это корень из дисперсии(суммы квадратов отклонений, деленной на некое число). Тогда сумма квадратов отклоений на баре 100 минус сумма квадратов отклоений на баре 33 даст сумму квадратов отклонений от 33 до 100-го бара. Дальше все просто.
즉, 공식은 RMS1/3[N]=({D[N]-D[2N/3]}/{N-2N/3})^0.5 또는 RMS2/3[N]=로 작성되어야 합니다. ({D[N]-D[1N/3]}/{N-1N/3})^0.5
여기에 적어 둔 두 공식이 모두 잘못되었습니다. 분산과 제곱합은 서로 다릅니다. D[N]=S[N]/N
이를 염두에 두고 구간 간 차이의 분산은 구간 분산 간의 차이와 동일하지 않습니다. Rosh 의 의견은 내가 이해하는 한 내 설명에 동의합니다.
사실은 순수한 수학과 시장은 본질적으로 다른 것입니다. 이것이 출발점이 되어야 한다고 생각합니다. 예를 들어:
분석은 확실히 철저하지만 특히 Vladislav가 후속 가격 움직임을 정확하게 예측하는 것이 불가능하다고 가정한다는 사실에서 진행됩니다. 다른 한편으로, 어느 정도(!) 정당화될 확률이 실제 확률과 일치하는 "비무작위 예측"을 만드는 것이 가능합니다. 일반적으로 세심한 분석은 이미 실험적으로 확인된 이론입니다. Vladislav의 접근 방식은 이론이 아니라 모델일 뿐입니다. 그리고 그 실험적 검증이 현재 진행 중이며 그 결과는 Empire 스타일입니다. 당신과 같이이 모델을 종이로 만 연구했지만 모든 사람이 이해하지 못한 사람들에게 무엇을 원합니까?
우리가 알고 있는 것보다 더 많은 것을 "끌어내려고" 하지 마십시오. 우리는 여전히 동의하지 않습니다 :-)
이 모델에 대한 독립적인 분석을 더 잘 수행하고 비전을 제공하십시오.
그러면 모든 것이 말씀하신 대로
임호. 가격 차이는 표본이 크게 다른 경우에만 크게 다를 수 있습니다. 이 경우(즉, 하나가 다른 것보다 훨씬 긴 경우) 두 채널 모두 유효하지만 장기적으로는 다릅니다. 관심 있는 채널입니다. 또한 기준을 만드는 주요 정보원은 오차 분산이라고 생각합니다. 그리고 내 생각에 근사치의 품질에 대해 논의하는 것은 의미가 없습니다. MNC는 최상의 선택을 제공합니다.
그래서 solandra 알고리즘에 따르면 "... 샘플은 간격의 99 % 경계를 벗어나지 않았습니다. 연속되는 채널 중 RMS 값이 더 낮은 채널이 선택됩니다. 나는 그들이 통계를 구별할 수 없거나 사소한 일이라면 가장 낮은 속도를 선택하는 방법을 물었습니다.
임호. Vladislav와 solandr 가 같은 방식으로 생각한다고 가정해서는 안됩니다. solandr 는 자신의 이해만 공유했습니다. 가장 낮은 속도로 채널을 수강하거나 동일한 통계적 유의성을 가진 전체 수업을 수강할 수 있습니다. 그리고 가장 나쁜 것을 사용하십시오.
IMHO.2/3은 Vladislav의 선택입니다. 변명을 기다리지 마십시오. 다른 옵션을 시도하십시오. 여기에 가위가 있습니다. 이 점유율이 클수록 현재 막대의 채널에서 떨어지지 않을 가능성이 높아집니다. 그리고 당신이 그것에 의해 자신을 소개하는 망상이 더 커질 것입니다. 그리고 "덜"을 취하면 조건이 강화되고 채널에서 조기에 이탈할 확률이 높아집니다. 저것들. 당신의 기준은 실제로 깨지기 전에 채널에서 당신을 쫓아낼 것입니다. 2/3가 최적화될 매개변수라고 가정할 수 있습니다.
행운을 빕니다.
감사해요
포물선 Y(X)=Ax^2+Bx+C , 포물선의 계수는 선형 회귀 Ax+B의 계수와 전혀 연결되지 않았습니다.