PS 죄송합니다. 부주의합니다. 실수가 있습니다. RMS는 무한대를 만들 수 없습니다. M 증분에 대해서만 금액을 취해야 합니다.
N이 M보다 빠르게 무한대에 가까워지면 RMS가 무한대에 가까워지는 것을 알 수 있습니다. 실현은 아크사인 법칙에 의해 확인되는 원하는 만큼 갈 수 있습니다.
정규 분포의 양은 무한대로 갈 수 있지만 확률은 무한합니다. 즉, 무한히 큰 표준편차가 필요하지 않습니다. 우리는 물론 문제의 조건에 따라 있습니다. M을 고려하여 증분의 무한 합계에 대한 공식을 작성하면 첫 번째 M 단계 후에 합계의 항 수가 안정화되고 2M과 동일하게 유지됨을 알 수 있습니다. 즉, 단계 M + 1, X의 첫 번째 값은 합을 떠나고 M + 2에서 두 번째 값과 .etc.
PS 죄송합니다. 부주의합니다. 실수가 있습니다. RMS는 무한대를 만들 수 없습니다. M 증분에 대해서만 금액을 취해야 합니다.
N이 M보다 빠르게 무한대에 가까워지면 RMS가 무한대에 가까워지는 것을 알 수 있습니다. 실현은 아크사인 법칙에 의해 확인되는 원하는 만큼 갈 수 있습니다.
정규 분포의 양은 무한대로 갈 수 있지만 확률은 무한합니다. 즉, 무한히 큰 표준편차가 필요하지 않습니다. 우리는 물론 문제의 조건에 따라 있습니다. M을 고려하여 증분의 무한 합계에 대한 공식을 작성하면 첫 번째 M 단계 후에 합계의 항 수가 안정화되고 2M과 동일하게 유지됨, 즉 단계 M에서 + 1, X의 첫 번째 값은 합을 떠나고 M + 2에서 두 번째 값과 .etc.
고마워, 세르게이. 10000은 간격 M 50 - 3000에 비해 너무 작은 숫자입니다. 그래서 곡선의 상단 부분과 같은 불규칙성이 있습니다. 또한 내가 관심을 갖는 작은 값의 영역에는 너무 큰 불일치가 있습니다. 나는 이런 식으로 아이디어를 계산하려고 노력할 것이다. 내가 두려워하는 유일한 것은 내가 새 악기나 t/f 또는 다른 것으로 바꿀 때마다 다시 계산해야 한다는 것입니다.
Yurixx : 고마워, 세르게이. 10000은 간격 M 50 - 3000에 비해 너무 작은 숫자입니다. 그래서 곡선의 상단 부분과 같은 불규칙성이 있습니다. 또한 내가 관심을 갖는 작은 값의 범위는 너무 큰 불일치가 있습니다. 나는 이런 식으로 아이디어를 계산하려고 노력할 것이다. 내가 두려워하는 유일한 것은 내가 새 악기나 t/f 또는 다른 것으로 바꿀 때마다 다시 계산해야 한다는 것입니다.
네, 괜히 완성된 결과가 아니었습니다. :o) 이것이 유일한 정상적이지만 결과를 얻는 절대적으로 확실한 방법인 것 같습니다. 이론적 결론은 대략적인 추정치를 제공할 수 있지만 여기에서는 결국 통계입니다. 전체 샘플을 취하여 창에 대한 최적의 단계 크기로 알고리즘을 실행할 수 있습니다.
그리고 어떤 이유로 검정력의 계수는 다른 경우에 대해 거의 동일하지만 첫 번째 계수는 물론 원본 샘플의 범위를 변경하고 상징할 것입니다. 그건 그렇고, 비슷한 조건을 확인할 수 있지만 완전히 다른 장소에서 다른 시리즈 만 가져옵니다.
탐닉
분석 기능
계수는 크게 다르지 않습니다.
옵션 1: -0.0005
옵션 2: -0.0004
따라서 더 많은 초기 데이터를 가져오면 첫 번째 계수에 바인딩하지 않고도 어느 정도 정확한 종속성을 얻을 수 있습니다. o) 확신합니다!.
기본적으로 저는 이것으로 시작했습니다. 그러나 그때 나는 상황이 다른 전화 네트워크에서 변한다는 것을 발견했습니다. 그것은 이해할 수 있습니다 - 더 적은 (또는 더 많은) 막대가 있습니다 - 또 다른 N이 얻어집니다. 위의 차트에서와 같이 M에 대한 이러한 의존성은 처음부터 얻었지만 다른 t / f로 전환하면 결과적으로 막대의 총 개수가 변경되면 이 곡선이 수직으로 이동합니다. M이 아니라 N과 M의 비율에 대한 의존성을 찾는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다.
기본적으로 저는 이것으로 시작했습니다. 그러나 다른 전화 네트워크에서 상황이 바뀌고 있음을 발견했습니다. 그것은 이해할 수 있습니다 - 더 적은 (또는 더 많은) 막대가 있습니다 - 또 다른 N이 얻어집니다. 위의 차트에서와 같이 M에 대한 이러한 의존성은 처음부터 얻었지만 다른 t / f로 전환하면 결과적으로 막대의 총 개수가 변경되면 이 곡선이 수직으로 이동합니다. M이 아니라 N과 M의 비율에 대한 의존성을 찾는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다.
예, 다른 시간 프레임이 결과를 수정해야 하며 보편적인 공식을 찾는 것보다 각각에 대한 종속성을 얻는 것이 더 쉬울 것입니다(모두 가격-품질 기준에 따라 다름). 아마도 (H+L)/2를 선택하면 차이점이 완화될 것입니까?
유리크스에게
그러면 이 의존성은 실험적으로 가장 쉽게 얻을 수 있습니다. 가격 계열에는 정규 분포가 전혀 없으며 이를 기반으로 "모델"을 구성하면 심각한 오류가 발생합니다.
PS 죄송합니다. 부주의합니다. 실수가 있습니다. RMS는 무한대를 만들 수 없습니다. M 증분에 대해서만 금액을 취해야 합니다.
유리,이 유형의 첫 번째 추정은 매우 의존적입니다. 가장 먼저 손에 들어온 것은 시계인 EURUS였습니다. 연구 중인 범위는 (10000 - 거짓말) 5000개 샘플이며 창 크기는 50 간격으로 50에서 3000으로 이동했습니다. 이것은 예상대로 일어난 일입니다.
추신 : 가장 간단한 방법은 근사값을 구하고 매우 정확한 분석 함수 를 얻는 것입니다.
PS 죄송합니다. 부주의합니다. 실수가 있습니다. RMS는 무한대를 만들 수 없습니다. M 증분에 대해서만 금액을 취해야 합니다.
동의한다 :)
그리고 다음은 약간 거친 종속성 자체입니다.
고마워, 세르게이. 10000은 간격 M 50 - 3000에 비해 너무 작은 숫자입니다. 그래서 곡선의 상단 부분과 같은 불규칙성이 있습니다. 또한 내가 관심을 갖는 작은 값의 범위는 너무 큰 불일치가 있습니다. 나는 이런 식으로 아이디어를 계산하려고 노력할 것이다. 내가 두려워하는 유일한 것은 내가 새 악기나 t/f 또는 다른 것으로 바꿀 때마다 다시 계산해야 한다는 것입니다.
네, 괜히 완성된 결과가 아니었습니다. :o) 이것이 유일한 정상적이지만 결과를 얻는 절대적으로 확실한 방법인 것 같습니다. 이론적 결론은 대략적인 추정치를 제공할 수 있지만 여기에서는 결국 통계입니다. 전체 샘플을 취하여 창에 대한 최적의 단계 크기로 알고리즘을 실행할 수 있습니다.
그리고 어떤 이유로 검정력의 계수는 다른 경우에 대해 거의 동일하지만 첫 번째 계수는 물론 원본 샘플의 범위를 변경하고 상징할 것입니다. 그건 그렇고, 비슷한 조건을 확인할 수 있지만 완전히 다른 장소에서 다른 시리즈 만 가져옵니다.
탐닉
분석 기능
계수는 크게 다르지 않습니다.
옵션 1: -0.0005
옵션 2: -0.0004
따라서 더 많은 초기 데이터를 가져오면 첫 번째 계수에 바인딩하지 않고도 어느 정도 정확한 종속성을 얻을 수 있습니다. o) 확신합니다!.
예, 나는 논쟁하는 것이 아닙니다. 그러나 있습니다. 그러나 ...
기본적으로 저는 이것으로 시작했습니다. 그러나 그때 나는 상황이 다른 전화 네트워크에서 변한다는 것을 발견했습니다. 그것은 이해할 수 있습니다 - 더 적은 (또는 더 많은) 막대가 있습니다 - 또 다른 N이 얻어집니다. 위의 차트에서와 같이 M에 대한 이러한 의존성은 처음부터 얻었지만 다른 t / f로 전환하면 결과적으로 막대의 총 개수가 변경되면 이 곡선이 수직으로 이동합니다. M이 아니라 N과 M의 비율에 대한 의존성을 찾는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다.
예, 나는 논쟁하는 것이 아닙니다. 그러나 있습니다. 그러나 ...
기본적으로 저는 이것으로 시작했습니다. 그러나 다른 전화 네트워크에서 상황이 바뀌고 있음을 발견했습니다. 그것은 이해할 수 있습니다 - 더 적은 (또는 더 많은) 막대가 있습니다 - 또 다른 N이 얻어집니다. 위의 차트에서와 같이 M에 대한 이러한 의존성은 처음부터 얻었지만 다른 t / f로 전환하면 결과적으로 막대의 총 개수가 변경되면 이 곡선이 수직으로 이동합니다. M이 아니라 N과 M의 비율에 대한 의존성을 찾는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다.
예, 다른 시간 프레임이 결과를 수정해야 하며 보편적인 공식을 찾는 것보다 각각에 대한 종속성을 얻는 것이 더 쉬울 것입니다(모두 가격-품질 기준에 따라 다름). 아마도 (H+L)/2를 선택하면 차이점이 완화될 것입니까?