그것의 MO는 시리즈의 이전 멤버의 누적 합계의 최종 값과 같을 것이고 분산도 쉽게 계산됩니다(증가는 정상적으로 분포될 것입니다).
계산의 용이성은 정상성의 기준이 아니다.
동전의 예 (1,-1) - 누적 합계: 한 번 연속 던지면 누적 합계의 분산은 1입니다. 두 번 던지면 이미 2개, 세 번 던지면 거의 4개 등입니다. 저것들. 분산은 시리즈의 길이에 따라 다릅니다. 이제 동전을 던지는 과정과 비교해 보십시오. 몇 번을 던지더라도 분산은 여전히 1입니다. 즉, 시리즈의 길이에 의존하지 않습니다.
나는 증가라는 단어를 사용하지 말라고 요청했습니다. 파티션을 만들 때 다시 증분에 대해 이야기하고 있으며 질문은 누적 합계에 관한 것입니다. 과정은 이렇습니다. 무작위 방황. 여기 있는 몇몇 동지들이 말했듯이 그것이 정지되어 있든 없든, 내가 말했듯이.
실제로 총액에 대해 이야기했습니다. 분산과 MO를 계산하기 위해 분해했습니다. 쿰. 합계가 이전 값 + 1/-1(앞/뒤)과 같습니까?
어떤 행을 말씀하시는 건가요?
예를 들어 일련의 앞면/뒷면: OORRROROROROORR=+1+1-1-1-1+1-1+1-1+1+1-1-1
누적 합계: 0;1;2;1;0;-1;0;-1;0;-1;0;1;-1;-2
합계의 일련의 cummas는 고정적입니다. 계열의 각 구성원에 대한 분산=1입니다. 가변 길이의 시리즈로 분할되면 새 시리즈는 고정되지 않습니다. 분명히 당신은 전체 시리즈의 길이(14개 값)의 시리즈에 대한 MO와 분산을 계산한 다음 시리즈를 계속하고 더 많은 수의 값(예: 100)에 대한 분산을 계산한다는 것을 의미합니다. , 그러면 더 커질 것이고 시리즈의 vom 구성원의 수와 함께 증가할 것입니다. 나는 이것에 대해 논쟁하지 않고 일련의 가변 길이에 대해 썼습니다. 그러한 계열은 고정적이지 않을 것입니다. 요컨대, 모든 것은 원본 시리즈의 파티션에 의존하지만 원본 시리즈는 고정되어 있습니다.
동전의 예 (1,-1) - 누적 합계: 한 번 연속 던지면 누적 합계의 분산은 1입니다. 두 번 던지면 이미 2개, 세 번 던지면 거의 4개 등입니다. 저것들. 분산은 시리즈의 길이에 따라 다릅니다. 이제 동전을 던지는 과정과 비교해 보십시오. 몇 번을 던지더라도 분산은 여전히 1입니다. 즉, 시리즈의 길이에 의존하지 않습니다.
이전 답변에서: 가변 길이의 계열을 고려하면 무조건 비 고정인 새로운 계열을 고려하고 있습니다.
Timbo, 당신은 당신의 손(그리고 당신의 머리)으로 아무것도 세지 않았다는 것이 즉시 명백합니다. 이 놀라운 결과를 어떤 입문서에서 빼셨습니까? 또 다른 팀보프의 기적?
어서, 어서, 어서... "당신의" 무작위 걷기는 어떻습니까? 여전히 고정되어 있습니까, 아니면 더 이상 그렇게 많지 않습니까? 아니면 "반고정"? 당신은 그다지 바보가 아닌 것 같지만, 당신이 연속으로 수십 페이지에 대해 이야기하고 있기 때문에, 당신은 체면을 유지하지만 동시에 당신은 실제 상황에 더 가까워질 것입니다.
그것은 모두 고려해야 할 행에 달려 있습니다. 무한 길이의 누적 합은 시리즈가 아니며 시리즈는 원본의 일부 이산화입니다. 새로운 시리즈를 고정식으로 만들 수 있는 것이 바로 이 파티션입니다. 또는 그 반대로 고정에서 비 고정으로 만듭니다. 그러나 원래 시리즈는 고정되어 있습니다.
Avals>> : 그것은 모두 고려해야 할 행에 달려 있습니다. 무한 길이의 누적 합은 시리즈가 아니며 시리즈는 원본의 일부 이산화입니다. 새로운 시리즈를 움직이지 않게 만들 수 있는 것이 바로 이 파티션입니다. 또는 그 반대로 고정에서 비 고정으로 만듭니다. 그러나 원래 시리즈는 고정되어 있습니다.
경험치 25 ... 이게 어찌 시리즈가 아니지? 저것들. 기름이나 주식의 가격은 시리즈가 아닌가? 또한 일련의 일일 증분으로 나타낼 수도 있습니다. 덥다고...
환상을 가지지 말고 정의를 살펴봅시다.
시계열은 임의의 변수 값의 시간 순서 시퀀스입니다. 이 변수의 각 개별 값을 시계열 표본이라고 합니다.
그것의 MO는 시리즈의 이전 멤버의 누적 합계의 최종 값과 같을 것이고 분산도 쉽게 계산됩니다(증가는 정상적으로 분포될 것입니다).
계산의 용이성은 정상성의 기준이 아니다.
동전의 예 (1,-1) - 누적 합계: 한 번 연속 던지면 누적 합계의 분산은 1입니다. 두 번 던지면 이미 2개, 세 번 던지면 거의 4개 등입니다. 저것들. 분산은 시리즈의 길이에 따라 다릅니다.
이제 동전을 던지는 과정과 비교해 보십시오. 몇 번을 던지더라도 분산은 여전히 1입니다. 즉, 시리즈의 길이에 의존하지 않습니다.
나는 증가라는 단어를 사용하지 말라고 요청했습니다. 파티션을 만들 때 다시 증분에 대해 이야기하고 있으며 질문은 누적 합계에 관한 것입니다. 과정은 이렇습니다. 무작위 방황. 여기 있는 몇몇 동지들이 말했듯이 그것이 정지되어 있든 없든, 내가 말했듯이.
실제로 총액에 대해 이야기했습니다. 분산과 MO를 계산하기 위해 분해했습니다. 쿰. 합계가 이전 값 + 1/-1(앞/뒤)과 같습니까?
어떤 행을 말씀하시는 건가요?
예를 들어 일련의 앞면/뒷면: OORRROROROROORR=+1+1-1-1-1+1-1+1-1+1+1-1-1
누적 합계: 0;1;2;1;0;-1;0;-1;0;-1;0;1;-1;-2
합계의 일련의 cummas는 고정적입니다. 계열의 각 구성원에 대한 분산=1입니다. 가변 길이의 시리즈로 분할되면 새 시리즈는 고정되지 않습니다. 분명히 당신은 전체 시리즈의 길이(14개 값)의 시리즈에 대한 MO와 분산을 계산한 다음 시리즈를 계속하고 더 많은 수의 값(예: 100)에 대한 분산을 계산한다는 것을 의미합니다. , 그러면 더 커질 것이고 시리즈의 vom 구성원의 수와 함께 증가할 것입니다. 나는 이것에 대해 논쟁하지 않고 일련의 가변 길이에 대해 썼습니다. 그러한 계열은 고정적이지 않을 것입니다. 요컨대, 모든 것은 원본 시리즈의 파티션에 의존하지만 원본 시리즈는 고정되어 있습니다.
3센트 간격으로 나누었는데 지금은 기억이 안나는데 이것 때문인지 0 부근에서 불일치가 있었는데 결론은 주파수가 HP에 치우치는 경향이 있다는 것입니다.
AlexEro, 나는 이미 여기에 대해 썼습니다. Excel은 거짓말을 하지 않습니다.
계산의 용이성은 정상성의 기준이 아니다.
동전의 예 (1,-1) - 누적 합계: 한 번 연속 던지면 누적 합계의 분산은 1입니다. 두 번 던지면 이미 2개, 세 번 던지면 거의 4개 등입니다. 저것들. 분산은 시리즈의 길이에 따라 다릅니다.
이제 동전을 던지는 과정과 비교해 보십시오. 몇 번을 던지더라도 분산은 여전히 1입니다. 즉, 시리즈의 길이에 의존하지 않습니다.
이전 답변에서: 가변 길이의 계열을 고려하면 무조건 비 고정인 새로운 계열을 고려하고 있습니다.
동전의 예 (1,-1) - 누적 합계: 한 번 연속 던지면 누적 합계의 분산은 1입니다. 2번 던지면 이미 2번, 3번 던지면 거의 4번 던지는 식 입니다.
Timbo, 당신은 당신의 손(그리고 당신의 머리)으로 아무것도 세지 않았다는 것이 즉시 명백합니다. 이 놀라운 결과를 어떤 입문서에서 빼셨습니까? 또 다른 팀보프의 기적?
이전 답변에서: 가변 길이의 계열을 고려하면 무조건 비 고정인 새로운 계열을 고려하고 있습니다.
나는 랜덤 워크(random walk)를 고려하는데, 보라, 이것은 여전히 고정적이지 않은 과정이다. 같은 길이의 모든 컷은 노이즈가 되며, 이것이 우리가 시작한 작업입니다.
무작위 걷기가 고정된 과정이라고 굳게 확신하는 두 명의 가장 멋진 전문가가 여기에 남아 있습니다. 그러나 그들은 이미 "긁어 모으기"에 지쳤고 그들이 어리 석음을 얼렸다는 것을 인정하지 않을 것입니다.
Timbo, 당신은 당신의 손(그리고 당신의 머리)으로 아무것도 세지 않았다는 것이 즉시 명백합니다. 이 놀라운 결과를 어떤 입문서에서 빼셨습니까? 또 다른 팀보프의 기적?
어서, 어서, 어서... "당신의" 무작위 걷기는 어떻습니까? 여전히 고정되어 있습니까, 아니면 더 이상 그렇게 많지 않습니까? 아니면 "반고정"? 당신은 그다지 바보가 아닌 것 같지만, 당신이 연속으로 수십 페이지에 대해 이야기하고 있기 때문에, 당신은 체면을 유지하지만 동시에 당신은 실제 상황에 더 가까워질 것입니다.
Timbo, 당신은 당신의 손(그리고 당신의 머리)으로 아무것도 세지 않았다는 것이 즉시 명백합니다. 이 놀라운 결과를 어떤 입문서에서 빼셨습니까? 또 다른 팀보프의 기적?
나는 거래를 할 것이다: 나는 분산을 "거의 3"으로 떨어뜨릴 것이고 당신은 랜덤 워크가 "거의" 고정적이지 않다는 것을 인정한다.
그것은 모두 고려해야 할 행에 달려 있습니다. 무한 길이의 누적 합은 시리즈가 아니며 시리즈는 원본의 일부 이산화입니다. 새로운 시리즈를 움직이지 않게 만들 수 있는 것이 바로 이 파티션입니다. 또는 그 반대로 고정에서 비 고정으로 만듭니다. 그러나 원래 시리즈는 고정되어 있습니다.
경험치 25 ... 이게 어찌 시리즈가 아니지? 저것들. 기름이나 주식의 가격은 시리즈가 아닌가? 또한 일련의 일일 증분으로 나타낼 수도 있습니다. 덥다고...
환상을 가지지 말고 정의를 살펴봅시다.
시계열은 임의의 변수 값의 시간 순서 시퀀스입니다. 이 변수의 각 개별 값을 시계열 표본이라고 합니다.
누적 합계가 이 정의를 충족하지 못하는 곳은 어디입니까?