A avaliação de probabilidades é puramente matemática - página 5
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E um problema que vem me atormentando há muito tempo.
O saldo é convencionalmente 0. Vagueamos ao acaso em menos e mais, sem uma dispersão.
Quantas vezes devo esperar ter estado de equilíbrio=0, com 100 iterações?
Kolmogorov "Introdução à Teoria da Probabilidade" https://www.mql5.com/go?link=http://www.mirknig.com/knigi/1181165246-vvedenie-v-teoriju-verojatnostejj.html pp. 88-89
Obrigado, ainda não posso fazer o download. Mas eu definitivamente darei uma olhada.
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Outra pergunta, então!
É possível traçar uma linha (soma mínima de desvios quadráticos) - a solução usual está no fórum... mas!
Por exemplo, para traçar tal linha para Сlose - com a condição de que a linha deve necessariamente passar, Close[0]?
int start()
{ int limit;
int counted_bars=IndicatorCounted();
//
última ba rra contada será recontada if( counted_bars>0) counted_bars--;
limit=Bars-counted_bars;
double a,b,c, sumy, sumx, sumxy, sumx2;
for(int j=limit; j>=0; j--)
{ sumy=0=0; sumxy=0 0; sumx2=0 0; for(int i=0; i< barsToCount; i+++99 {0;
sumx=0,0;
sumxy=0,0;
sumx2=0,0;
for(int i=0; i< barsToCount; i++)
{
sumy+=Close[i+j];
sumxy+=Close[i+j]*i;
sumx+=i;
sumx2+=i*i;
}
c=sumx2*barsToCount-sumx*sumx;
if(c==0.0)
{
Alert("LinearRegression error: can= t resolve equation");
return;
}
b=( sumxy*barsToCount-sumx*sumy)/c;
a=( sumy-sumx*b)/barsToCount;
bufferB[j]=a;
bufferE[j]=a+b*barsToCount;
}
Este é um clássico.
Se você "pesar" Close[0], isso provavelmente teria o efeito certo.
Mas como?
Desde que o tema das probabilidades surgiu, eu queria fazer uma pergunta.
Temos dois eventos inobserváveis, que com alguma probabilidade (cada evento tem sua própria probabilidade) "acionam" o mesmo processo. Como calcular a probabilidade de que ambos os eventos aconteçam ao mesmo tempo?
Por exemplo, se um ramo de árvore seca quebrar com probabilidade de 0,6. Se um esquilo se senta no ramo, a probabilidade é de 0,3. E se for uma árvore seca e um esquilo estiver sentado? É tudo sobre a média. Mas isso não faz sentido. Acontece que se removermos o esquilo, a probabilidade aumenta :)
Uma pergunta escolar, mas estou confuso :(
0.6 * 0.3 = 0.18
errado
1-0.4*0.7 = 0.72
errado
1-0.4*0.7 = 0.72
Certo! Obrigado.
Para explicar.
A probabilidade de um ramo não quebrar quando os fatores atuam simultaneamente é (1-0,6)*(1-0,3)