그리고 로그 스케일로 히스토그램을 작성하는 옵션도 있습니다. 정규 분포의 경우 포물선을 얻습니다.
내가 알기로는 정규분포의 최적근사 문제를 분석적 형태로 푸는 것은 불가능하다. 그러나 이것은 필요하지 않습니다. 가격 VR에 대한 일련의 첫 번째 차이를 구축하면 MO가 0인 분포를 얻을 수 있으며 분포 진폭의 절대값에 대해 신경 쓰지 않는다는 점을 감안할 때 결정해야 할 매개변수는 하나뿐입니다. - 분포의 너비.
여기에서 예를 들어 그림. 분 행은 맨 위 오른쪽에 첫 번째 차이로 표시됩니다. 왼쪽 하단에는 확률 분포 밀도가 있고 오른쪽에는 대수 규모입니다. 분포가 정상이면 여기에 포물선이 있지만 "뚱뚱한" 꼬리 때문에 포물선이 없습니다. 원칙적으로 여기에서 최소 제곱법을 사용하여 가우스를 입력해야 합니다. 그러면 모든 것이 제자리에 들어갈 것입니다. 최적의 피팅을 위해 공식을 입력해야 합니다...
예, 그런 것은 없습니다. 정상 곡선을 얻었습니다!
니샤크.
(통일 5년차 기숙사 큰 현수막: EVERYTHING IS NORMAL!)
그러나 이 방법에 대한 곱셈은 필요하지 않습니다. 맞아요.
이 공식에 따라 참조 함수를 계산합니다.
따라서 x in, 예를 들어 50의 경우 절대 값은 히스토그램에서와 같이 단순히 수천이 될 수 없으므로 여전히 조정해야 합니다.
그러나 맞춤이 정확하려면 곡선의 모든 구성원에 적용해야 합니다. 그러면 곡선의 모양이 변경되지 않습니다(특히 슬라이딩 스케일에서).
그러나 정규성을 평가하기 위해 곱할 필요는 없습니다. 그러나 아마도 나는 당신의 질문을 완전히 이해하지 못했습니다.
동료 여러분, 무엇을 하고 계십니까?
연구원은 연구 중인 무작위 프로세스의 정상성에 대한 가설을 제시하고 정상 가설을 기반으로 확률 또는 확률 밀도 곡선을 모델링합니다.
가설은 확인되지 않았습니다. 차트가 일치하지 않았습니다.
그게 다야.
자, 이것이 첫 번째 단계입니다. 예, 비정상입니다. 또한 실험 데이터에 최대한 근접한 NR과 어떻게 다른지 추측할 수 있습니다. 깔끔하게 이야기하세요 :)
정규성을 확인하기 위해 히스토그램을 그리고 스케일 방법에 대해 논쟁할 필요가 없습니다. M과 시그마를 유도하는 것으로 충분합니다. M이 0의 영역에 있다는 사실을 볼 수 있으므로 시그마가 대략 3과 같은지 여부를 알아내야 합니다.
그리고 로그 스케일로 히스토그램을 작성하는 옵션도 있습니다. 정규 분포의 경우 포물선을 얻습니다.
정규성을 확인하기 위해 히스토그램을 그리고 스케일 방법에 대해 논쟁할 필요가 없습니다. M과 시그마를 유도하는 것으로 충분합니다. M이 0의 영역에 있다는 사실을 볼 수 있으므로 시그마가 대략 3과 같은지 여부를 알아내야 합니다.
그리고 유통의 형태가 역할을 하지 않습니까?
그리고 유통의 형태가 역할을 하지 않습니까?
분포의 모양은 감마 - 비대칭 및 첨도 - 엡실론의 두 가지 매개변수에 의해 결정됩니다. 감마도 꺼내는 것이 바람직하지만 지금은 눈으로 추정할 수 있습니다.
그리고 로그 스케일로 히스토그램을 작성하는 옵션도 있습니다. 정규 분포의 경우 포물선을 얻습니다.
내가 알기로는 정규분포의 최적근사 문제를 분석적 형태로 푸는 것은 불가능하다. 그러나 이것은 필요하지 않습니다. 가격 VR에 대한 일련의 첫 번째 차이를 구축하면 MO가 0인 분포를 얻을 수 있으며 분포 진폭의 절대값에 대해 신경 쓰지 않는다는 점을 감안할 때 결정해야 할 매개변수는 하나뿐입니다. - 분포의 너비.
여기에서 예를 들어 그림. 분 행은 맨 위 오른쪽에 첫 번째 차이로 표시됩니다. 왼쪽 하단에는 확률 분포 밀도가 있고 오른쪽에는 대수 규모입니다. 분포가 정상이면 여기에 포물선이 있지만 "뚱뚱한" 꼬리 때문에 포물선이 없습니다. 원칙적으로 여기에서 최소 제곱법을 사용하여 가우스를 입력해야 합니다. 그러면 모든 것이 제자리에 들어갈 것입니다. 최적의 피팅을 위해 공식을 입력해야 합니다...
음, Neutron 이 와서 모든 것을 제자리에 두었습니다. 그건 그렇고, 마케터 는 첨도와 비대칭에 대해서도 이야기합니다.
해당 가우스 곡선은 어떤 방식으로든 구성할 수 있지만 여기서는 샘플 분산만 계산하고 매개변수 0과 시그마를 사용하여 가우스 곡선을 구성하는 것이 가장 쉽습니다. 그러면 실제 히스토그램과 이러한 가우시안 곡선의 차이가 나타납니다.
그건 그렇고, 이 가우스 근사치는 곡선 중앙(영점에서)의 실제 히스토그램보다 훨씬 낮아야 합니다.
유레인 너 얼마야 곱한 샘플?
한편, s.c.d. 강한 꼬리를 가진 분포의 경우 표본의 크기에 따라 달라지므로 여기서는 그렇게 간단하지 않습니다.