확률 추정 - 순수 수학 - 페이지 5

새 코멘트
 
TVA_11 :

그리고 오랫동안 나를 괴롭혀온 과제.

균형은 조건부로 0과 같습니다. 우리는 스프레드 없이 무작위로 마이너스와 플러스로 방황합니다.

100회 반복에서 균형 상태 = 0의 존재를 몇 번이나 예상해야 합니까?

공식은 상당히 큽니다. 설명:
Kolmogorov "확률 이론 소개" https://www.mql5.com/go?link=http://www.mirknig.com/knigi/1181165246-vvedenie-v-teoriju-verojatnostejj.html pp. 88-89
 

감사합니다. 다운로드할 수 없습니다. 그러나 나는 확실히 볼 것입니다.

************************************

그럼 또 질문!

선 (제곱 편차의 최소 합)을 계산할 수 있습니까? 일반적인 솔루션은 포럼에 있습니다. 그러나!

예를 들어, Close에 대한 그러한 라인을 찾으려면 라인이 통과해야 하는 조건으로 Close[0]?

 

정수 시작 ( )
{ 정수 제한 ;
int counted_bars = IndicatorCounted ( ) ;

//---- 마지막으로 계산된 막대가 다시 계산됩니다.
if ( counted_bars > 0 ) counted_bars - - ;
limit = 막대 - counted_bars ;

더블 a , b , c , sumy , sumx , sumxy , sumx2 ;


for ( int j = limit ; ​j > = 0 ; j - - )
{ 합 = 0.0 ;
합 = 0.0 ;
합산 = 0.0 ;
합x2 = 0.0 ;
for ( int i = 0 ; i < barToCount ; i + + )
{
sumy + = 닫기 [ i + j ] ;
sumxy + = 닫기 [ i + j ] * i ;
합 + = 나는 ;
합계 2 + = 나는 * 나는 ;
}

c = sumx2 * barsToCount - sumx * sumx ;

만약 ( c == 0.0 )
{
Alert ( "LinearRegression 오류: 방정식 을 풀 수 없습니다." ) ;
반환 ;
}

b = ( sumxy * barToCount - sumx * sumy ) / c ;
a = ( sumy - sumx * b ) / barsToCount ;

버퍼B [ j ] = a ;
버퍼E [ j ] = a + b * barToCount ;
}

 

이것은 고전입니다.

Close[0]에 "가중치"하면 원하는 효과가 있을 것입니다.

하지만 어떻게?

 

확률에 대해 묻고 싶은 주제가 있었던 시간.

우리는 약간의 확률(각 이벤트가 고유함)로 동일한 프로세스를 "시작"하는 두 개의 독립적인 이벤트가 있습니다. 이 두 사건이 동시에 발생할 확률을 계산하는 방법은 무엇입니까?

예를 들어 마른 나뭇가지가 0.6의 확률로 부러진다면. 다람쥐가 가지에 앉는 경우 - 확률은 0.3입니다. 마른 나무와 다람쥐가 앉아 있다면? 모든 것은 중간에 떠오른다. 하지만 어쩐지 말이 안 된다. 단백질을 제거하면 확률이 높아진다고 합니다 :)

학교 질문이지만 혼란스러워요 :(

 
0.6 * 0.3 = 0.18
 
Mischek :
0.6 * 0.3 = 0.18

옳지 않다

1-0.4*0.7 = 0.72

 
alsu :

옳지 않다

1-0.4*0.7 = 0.72


정확히! 고맙습니다.

 

설명하겠습니다.

요인의 동시 작용으로 분기가 끊어지지 않을 확률은 (1-0.6) * (1-0.3)입니다.

 
네, 당연하지만 확률이 전반적으로 떨어졌습니다. 말도 안되는 소리, 생각조차하지 못했습니다 (
123456789101112...19
새 코멘트
사유: