" 고정된무작위 프로세스와 달리 다른, 분명히 고정적이지 않은 무작위 프로세스는 다음과 같이 표시될 수 있습니다. 반응 챔버 등에서 비정상 공정은 시간 경과에 따라 특정 경향이 있다는 사실이 특징이며 이러한 공정의 특성은 기원에 따라 시간에 따라 달라집니다.
예를 들어, 항공기 조준경의 십자선을 표적에 조준하는 과정은 표적이 크고 급격하게 변하는 각속도 와 함께 짧은 시간 에 조준경을 통과한다면 분명히 비정상 과정 입니다. 이 경우 목표물에 대한 시야축의 진동은 안정적인 모드로 정착할 시간이 없습니다. 프로세스는 정지된 특성을 획득할 시간이 없이 시작되고 종료됩니다. 반대로 정지해 있거나 일정한 각속도로 움직이는 표적에 조준선의 십자선을 조준하는 과정은 추적 시작 후 일정 시간이 지나면 정지된 특성을 갖게 된다.
왜 VR과 비교하지 않습니까? 시간이 지남에 따라 프로세스의 속도를 지속적으로 변경하는 경우 Erlang이 k->에서 무한대로 흐르기 때문에 같은 시간에 이동한 경로는 비정상(지수)이 됩니다. 프로세스 속도가 균일하지 않습니다.
아카이브에는 공격 실험을 위한 두 개의 파일이 있습니다. 둘 다 정규 분포의 값을 포함하며 히스토그램은 동일하고 거의 0에 대해 대칭입니다.
그러나 이러한 파일에는 한 가지 매우 큰 차이점이 있습니다. 바로 Markovian입니다. 한 파일에 메모리(비 Markov 프로세스)가 있으므로 과거 값을 기반으로 "0보다 크거나 작은 다음 값"을 예측할 수 있습니다. 예측을 위해 뉴런 및 기타 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 다른 파일에는 메모리가 없으므로(Markov 프로세스) 모든 예측이 실패합니다. 기계 학습은 무력하지만 아마도 Alexander는 물리학으로 무언가를 예측할 수 있을 것입니다.
어떤 메모리 파일이 어떤 것이 잘못되었는지 결정하는 법을 배우는 사람은 누구나 Forex에 동일한 방법을 적용하여 가격 책정 프로세스가 정말 Markovian인지 여부를 스스로 증명할 것입니다.
정규 분포가 실제로 모형의 수익성을 위한 충분 조건인지 여부도 동시에 확인할 가치가 있습니다. 랜덤 워크 차트를 cumsum()으로 만들고 거래를 시도하십시오.
해.))
이 작업을 전혀 수행할 수 있습니까?
고정 - 평균값을 중심으로 진동합니다. 토 - 고정되어 있지 않습니다.
http://sernam.ru/book_tp.php?id=95
다음은 귀하의 기사에서 인용한 것입니다.
" 고정된 무작위 프로세스 와 달리 다른, 분명히 고정적이지 않은 무작위 프로세스는 다음과 같이 표시될 수 있습니다. 반응 챔버 등에서 비정상 공정은 시간 경과에 따라 특정 경향이 있다는 사실이 특징이며 이러한 공정의 특성은 기원에 따라 시간에 따라 달라집니다.
예를 들어, 항공기 조준경의 십자선을 표적에 조준하는 과정은 표적이 크고 급격하게 변하는 각속도 와 함께 짧은 시간 에 조준경을 통과 한다면 분명히 비정상 과정 입니다. 이 경우 목표물에 대한 시야축의 진동은 안정적인 모드로 정착할 시간이 없습니다. 프로세스는 정지된 특성을 획득할 시간이 없이 시작되고 종료됩니다. 반대로 정지해 있거나 일정한 각속도로 움직이는 표적에 조준선의 십자선을 조준하는 과정은 추적 시작 후 일정 시간이 지나면 정지된 특성을 갖게 된다.
왜 VR과 비교하지 않습니까? 시간이 지남에 따라 프로세스의 속도를 지속적으로 변경하는 경우 Erlang이 k->에서 무한대로 흐르기 때문에 같은 시간에 이동한 경로는 비정상(지수)이 됩니다. 프로세스 속도가 균일하지 않습니다.
고정 - 평균값을 중심으로 진동합니다. 토 - 고정되어 있지 않습니다.
http://sernam.ru/book_tp.php?id=95
예? 그리고 무작위로 떠도는 취한 지니를 병에 넣고 목을 차면 벽에 대한 무작위 비트도 시계열로 간주하면 고정적이지 않습니까?
예? 그리고 무작위로 떠도는 취한 지니를 병에 넣고 목을 차면 벽에 대한 무작위 비트도 시계열로 간주하면 고정적이지 않습니까?
+10000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000))))))))))))))))))))))))))))))))
예? 무작위로 떠도는 술에 취한 진 Renat Akhtyamov 를 병에 넣고 목을 차게 하면 벽에 부딪치는 무작위 비트도 고정되지 않을 것입니다. 우리가 시계열로 간주한다면
야 진정해!
스스로 실험해보기
그나저나 무슨 담배를 피우세요?
아카이브에는 공격 실험을 위한 두 개의 파일이 있습니다. 둘 다 정규 분포의 값을 포함하며 히스토그램은 동일하고 거의 0에 대해 대칭입니다.
그러나 이러한 파일에는 한 가지 매우 큰 차이점이 있습니다. 바로 Markovian입니다.
한 파일에 메모리(비 Markov 프로세스)가 있으므로 과거 값을 기반으로 "0보다 크거나 작은 다음 값"을 예측할 수 있습니다. 예측을 위해 뉴런 및 기타 기계 학습을 사용할 수 있습니다.
다른 파일에는 메모리가 없으므로(Markov 프로세스) 모든 예측이 실패합니다. 기계 학습은 무력하지만 아마도 Alexander는 물리학으로 무언가를 예측할 수 있을 것입니다.
어떤 메모리 파일이 어떤 것이 잘못되었는지 결정하는 법을 배우는 사람은 누구나 Forex에 동일한 방법을 적용하여 가격 책정 프로세스가 정말 Markovian인지 여부를 스스로 증명할 것입니다.
정규 분포가 실제로 모형의 수익성을 위한 충분 조건인지 여부도 동시에 확인할 가치가 있습니다. 랜덤 워크 차트를 cumsum()으로 만들고 거래를 시도하십시오.
정규 분포가 실제로 모델의 수익성을 위한 충분 조건인지 여부도 동시에 확인할 가치가 있습니다.
충분하지 않다는 것은 이미 증명된 바 있다. 동일한 Kolmogorov, 1940 문제의 경우 VR 스펙트럼에 대한 요구 사항이기도 합니다. 사실 이것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
위협 이미 랜덤 워크의 예를 제시했습니다. 증분 수준에는 정규 분포가 있습니다. 예측은 어디에 있습니까? 단, 가장 좋은 예측은 현재 값입니다.
가장 달콤한 Novaja .
아카이브에는 공격 실험을 위한 두 개의 파일이 있습니다. 둘 다 정규 분포의 값을 포함하며 히스토그램은 동일하고 거의 0에 대해 대칭입니다.
그러나 이러한 파일에는 한 가지 매우 큰 차이점이 있습니다. 바로 Markovian입니다.
나는 이미 이것을 Alexander에게 제안했습니다, 또 다른 200 페이지)))) 그는 조용히 무시했지만, 시계열 분석에 대한 무지로 인해 그가 구별하지 못할까봐 두려워했습니다)
SB 테스트에 대해서도 여러 번 이야기했습니다. 나는 이것을 위해 유치원에 등록했다. 그리고 당신은 기록됩니다)
예? 그리고 무작위로 떠도는 취한 지니를 병에 넣고 목을 차면 벽에 대한 무작위 비트도 시계열로 간주하면 고정적이지 않습니까?