Discussão do artigo "Distribuições de probabilidade estatística em MQL5"
Muito interessante, obrigado, bom trabalho. Se não for difícil adicionar o cálculo da distribuição de uma função dada tabularmente, para que haja algo com que compará-la.
E, além disso, um método para determinar a maior semelhança com as distribuições teóricas (isso pode ser feito por meio do coeficiente de correlação).
Muito interessante, obrigado, bom trabalho.
Obrigado por sua opinião.
Por favor, especifique. Melhor em um exemplo :-)))
Obrigado por sua opinião.
1) Esclareça, por favor. Melhor com um exemplo :-)))
2) O que você quer dizer com "até que ponto a distribuição empírica difere da teórica"?1) Uma função fornecida de forma tabular significa que há um conjunto de dados (por exemplo, uma matriz) em que cada x corresponde a y, mas a fórmula de dependência não é conhecida.
Essa função é, de fato, uma citação. E é disso que estou falando: calcular a distribuição de probabilidade de tais dados.
2) Sim. Qual das distribuições teóricas é mais semelhante à empírica. Ou apenas o coeficiente de correlação entre a empírica e a teórica.
1) Uma função definida tabularmente significa que há um conjunto de dados (por exemplo, uma matriz) em que cada x corresponde a y, mas a fórmula de dependência não é conhecida.
Essa função é, de fato, uma citação. E é disso que estou falando: calcular a distribuição de probabilidade de tais dados.
Ou eu entendi algo errado ou... Normalmente, na forma de tabela, são fornecidas distribuições teóricas já conhecidas. Pessoalmente, não gosto muito de tabelas. Consigo ver melhor em um gráfico, por assim dizer... e posso ver a forma da distribuição... No vídeo mostrado no artigo, você pode ver como os valores mudam ao mover o cursor. E essa é apenas uma maneira de representar a lei de distribuição... você precisa de muitas tabelas para cobrir tudo... e um gráfico pode.....
2) Sim. Qual das distribuições teóricas é mais parecida com a distribuição empírica. Ou apenas o coeficiente de correlação entre a empírica e a teórica.
Na conclusão do artigo, escrevi o seguinte:
De minha parte, vou desenvolver esse tópico e demonstrar com exemplos práticos como as distribuições de probabilidade estatística podem ser usadas na análise de modelos probabilísticos.
Mais detalhes um pouco mais tarde.
Ou estou entendendo algo errado ou.... geralmente em forma de tabela, são especificadas as distribuições teóricas já conhecidas. Pessoalmente, não gosto muito de tabelas. Consigo ver melhor em um gráfico, por assim dizer... e posso ver a forma da distribuição... No vídeo mostrado no artigo, você pode ver como os valores mudam ao mover o cursor. E essa é apenas uma maneira de representar a lei de distribuição... É preciso ter muitas tabelas para cobrir tudo... e um gráfico pode....
Na conclusão do artigo, escrevi o seguinte:
De minha parte, vou desenvolver esse tópico e demonstrar com exemplos práticos como as distribuições de probabilidade estatística podem ser usadas na análise de modelos probabilísticos.
Mais detalhes um pouco mais tarde.
Não, não, você não precisa desenhar funções analíticas como uma tabela, eu quis dizer para criar um método (função de programa) para calcular a distribuição de probabilidade das cotações. Cotações é uma função definida tabularmente, sem conhecer a fórmula pela qual ocorre a conversão de x para y.
OK, vamos aguardar a continuação.
Não, não, não é necessário desenhar funções analíticas (definidas como uma fórmula) como uma tabela, eu quis dizer para criar um método (função de programa) para calcular a distribuição de probabilidade das cotações. Cotações é uma função definida tabularmente, sem conhecer a fórmula pela qual ocorre a conversão de x para y.
OK, vamos aguardar a continuação.
Um dos melhores artigos da comunidade MQL5.com!
Muito obrigado, Dennis!
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Novo artigo Distribuições de probabilidade estatística em MQL5 foi publicado:
O artigo aborda as distribuições de probabilidade (normal log-normal, binominal, logística, exponencial, distribuição de Cauchy, distribuição T de Student, distribuição Laplace, distribuição Poisson, distribuição Secante Hiperbólica, distribuição Beta e Gama) de variáveis aleatórias usadas nas Estatísticas Aplicadas. Também apresenta classes para lidar com estas distribuições.
Autor: Dennis Kirichenko