분명히 그것은 슬라이딩 창이었습니다. 어제 에일 후, 나는 나쁘게 생각하지만 첫 번째 추정에 따르면 창 길이에 대한 분석 의존성의 형태는 "거의"선형이어야하지만 오히려 "거의" 지수 여야합니다. 대략적으로 말하면 범위에서 감소합니다. 그건 그렇고, 원래 샘플이지만 우리는 그것을 알고 있습니다.
작업장까지 최소한 다리가 닿는다면 작업장에 등쪽모기만 남아 있다고 생각하려고 합니다. :에 대한)
그리고 왜 판독 값의 의존성에 대해 일종의 수정을 가합니까? 나는 더 간단하게 할 것입니다. 샘플 범위의 일부 백분율을 평균화하여 "바이트 오프"하면 유리가 분석적으로 또는 실험적으로 나열한 특성을 가진 샘플에서 창 길이 M의 이 백분율 값을 추정할 수 있습니다. 비록 지금은 기분이 좋지 않지만...
글쎄요, 갉아먹기는 하지만 명확한 경계에 대해서는 의문의 여지가 없습니다. 백만 개의 샘플에서 4 시그마 이상 예상과 다른 결과를 얻을 수 있는 실제 기회가 있는 경우(정규 가설은 0.0000634의 확률을 제공합니다. 즉, 이러한 샘플의 수에 대한 기대는 63.4 케이스임), 그러한 기회 100번은 환상적입니다(m.o. 그 수는 0.00634입니다). 그러나 이것이 백 개의 샘플에서 4 시그마 이상의 편차를 가진 샘플을 만나는 것이 불가능하다는 것을 의미하지는 않습니다. 매우 가능성이 낮습니다.
Yurixx , 이 경계 문제는 확률적 용어로만 설명할 수 있습니다.
PS 음, 예를 들어 다음과 같이 Ymin 및 Ymax 값을 찾으십시오. 여기서 Y는 0.99의 확률로 떨어집니다. 두 극단 값이 m.d에서 등거리라고 가정하는 것이 합리적입니다. 일반 인구.
글쎄요, 갉아먹기는 하지만 명확한 경계에 대해서는 의문의 여지가 없습니다. 백만 개의 샘플에서 4 시그마 이상 예상과 다른 결과를 얻을 수 있는 실제 기회가 있는 경우(정규 가설은 0.0000634의 확률을 제공합니다. 즉, 이러한 샘플의 수에 대한 기대는 63.4 케이스임), 그러한 기회 100번은 환상적입니다(m.o. 그 수는 0.00634입니다). 그러나 이것이 100회 판독에서 4시그마 이상의 편차를 갖는 판독치를 충족하는 것이 불가능하다는 것을 의미하지는 않습니다. 매우 가능성이 낮습니다.
Yurixx , 이 경계 문제는 확률적 용어로만 설명할 수 있습니다.
예, 그는 그렇게 말한 것 같습니다. 대략적으로 정확한 데이터를 얻는 것은 실제로 불가능합니다. 그런데 왜 그런 것이 필요한지 궁금합니다. :에 대한)))
그리고 왜 판독 값의 의존성에 대해 일종의 수정을 가합니까? 나는 더 간단하게 할 것입니다. 샘플 범위의 일부 백분율을 평균화하여 "바이트 오프"하면 유리가 분석적으로 또는 실험적으로 나열한 특성을 가진 샘플에서 창 길이 M의 이 백분율 값을 추정할 수 있습니다. 비록 지금은 기분이 좋지 않지만...
실험적으로는 간단합니다. 저는 그렇게 할 것입니다. 사실 우리는 완전히 정규 분포를 따르는 양에 대해 이야기하고 있지 않다고 생각합니다. 반면에 종속성은 확률 변수를 합산할 때 추가 항을 제공합니다. 이 항이 이 경우에 해당하는 것이므로 이해할 수 없습니다. 한 마디로, 나는 당신의 질문에 동참합니다. 비밀이 아니라면 왜 그것이 필요합니까? :)
그리고 왜 판독 값의 의존성에 대해 일종의 수정을 가합니까? 나는 더 간단하게 할 것입니다. 샘플 범위의 일부 백분율을 평균화하여 "바이트 오프"하면 유리가 분석적으로 또는 실험적으로 나열한 특성을 가진 샘플에서 창 길이 M의 이 백분율 값을 추정할 수 있습니다. 비록 지금은 기분이 좋지 않지만...
실험적으로는 간단합니다. 저는 그렇게 할 것입니다. 사실 우리는 완전히 정규 분포를 따르는 양에 대해 이야기하고 있지 않다고 생각합니다. 반면에 종속성은 확률 변수를 합산할 때 추가 항을 제공합니다. 이 항이 이 경우에 해당하는 것이므로 이해할 수 없습니다. 한 마디로, 나는 당신의 질문에 동참합니다. 비밀이 아니라면 왜 그것이 필요합니까? :)
유리크스에게
분명히 그것은 슬라이딩 창이었습니다. 어제 에일 후, 나는 나쁘게 생각하지만 첫 번째 추정에 따르면 창 길이에 대한 분석 의존성의 형태는 "거의"선형이어야하지만 오히려 "거의" 지수 여야합니다. 대략적으로 말하면 범위에서 감소합니다. 그건 그렇고, 원래 샘플이지만 우리는 그것을 알고 있습니다.
작업장까지 최소한 다리가 닿는다면 작업장에 등쪽모기만 남아 있다고 생각하려고 합니다. :에 대한)
추신: 비밀이 아니라면 왜 필요합니까?
칸디다 에
덕유리는 다음 포스팅에서 슬라이딩 윈도우에 대한 대화가 있다고 설명했다.
그러면 작동하지 않습니다.
Yurixx는 다음과 같이 썼습니다.
아니요, 길이가 M 샘플인 슬라이딩 창일 뿐입니다. 따라서 시퀀스 Y의 요소 수는 N-M+1입니다.
칸디다 에
덕유리는 다음 포스팅에서 슬라이딩 윈도우에 대한 대화가 있다고 설명했다.
칸디다 에
덕유리는 다음 포스팅에서 슬라이딩 윈도우에 대한 대화가 있다고 설명했다.
그리고 왜 판독 값의 의존성에 대해 일종의 수정을 가합니까? 나는 더 간단하게 할 것입니다. 샘플 범위의 일부 백분율을 평균화하여 "바이트 오프"하면 유리가 분석적으로 또는 실험적으로 나열한 특성을 가진 샘플에서 창 길이 M의 이 백분율 값을 추정할 수 있습니다. 비록 지금은 기분이 좋지 않지만...
글쎄요, 갉아먹기는 하지만 명확한 경계에 대해서는 의문의 여지가 없습니다. 백만 개의 샘플에서 4 시그마 이상 예상과 다른 결과를 얻을 수 있는 실제 기회가 있는 경우(정규 가설은 0.0000634의 확률을 제공합니다. 즉, 이러한 샘플의 수에 대한 기대는 63.4 케이스임), 그러한 기회 100번은 환상적입니다(m.o. 그 수는 0.00634입니다). 그러나 이것이 백 개의 샘플에서 4 시그마 이상의 편차를 가진 샘플을 만나는 것이 불가능하다는 것을 의미하지는 않습니다. 매우 가능성이 낮습니다.
Yurixx , 이 경계 문제는 확률적 용어로만 설명할 수 있습니다.
PS 음, 예를 들어 다음과 같이 Ymin 및 Ymax 값을 찾으십시오. 여기서 Y는 0.99의 확률로 떨어집니다. 두 극단 값이 m.d에서 등거리라고 가정하는 것이 합리적입니다. 일반 인구.
글쎄요, 갉아먹기는 하지만 명확한 경계에 대해서는 의문의 여지가 없습니다. 백만 개의 샘플에서 4 시그마 이상 예상과 다른 결과를 얻을 수 있는 실제 기회가 있는 경우(정규 가설은 0.0000634의 확률을 제공합니다. 즉, 이러한 샘플의 수에 대한 기대는 63.4 케이스임), 그러한 기회 100번은 환상적입니다(m.o. 그 수는 0.00634입니다). 그러나 이것이 100회 판독에서 4시그마 이상의 편차를 갖는 판독치를 충족하는 것이 불가능하다는 것을 의미하지는 않습니다. 매우 가능성이 낮습니다.
Yurixx , 이 경계 문제는 확률적 용어로만 설명할 수 있습니다.
예, 그는 그렇게 말한 것 같습니다. 대략적으로 정확한 데이터를 얻는 것은 실제로 불가능합니다. 그런데 왜 그런 것이 필요한지 궁금합니다. :에 대한)))
그리고 왜 판독 값의 의존성에 대해 일종의 수정을 가합니까? 나는 더 간단하게 할 것입니다. 샘플 범위의 일부 백분율을 평균화하여 "바이트 오프"하면 유리가 분석적으로 또는 실험적으로 나열한 특성을 가진 샘플에서 창 길이 M의 이 백분율 값을 추정할 수 있습니다. 비록 지금은 기분이 좋지 않지만...
그리고 왜 판독 값의 의존성에 대해 일종의 수정을 가합니까? 나는 더 간단하게 할 것입니다. 샘플 범위의 일부 백분율을 평균화하여 "바이트 오프"하면 유리가 분석적으로 또는 실험적으로 나열한 특성을 가진 샘플에서 창 길이 M의 이 백분율 값을 추정할 수 있습니다. 비록 지금은 기분이 좋지 않지만...
이 값의 증가를 고려하면 독립성이 관찰됩니다.