Calcular a probabilidade de inversão - página 9
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Bem, não há tarefa para estimar parâmetros de distribuição)
Que outra forma há de escolher um gaussiano em particular, entre outras, além de especificar seus parâmetros? Qualquer escolha de um determinado valor de parâmetro (com base na amostra) é chamada de estimativa.
1. eles NÃO são insignificantes. Um desses casos "menores" poderia resultar na perda de tudo o que os "maiores" ganharam.
3. correlação linear. MNC mesmo assim, linear eu chamei de aproximação, não MNC.
1. Portanto, os métodos probabilísticos não são adequados para esta análise.
3) Se você se aproxima com uma linha reta, por que falar em "Gaussiano"?
Que outras formas existem para selecionar um gaussiano em particular, entre outras, além de especificar seus parâmetros? Qualquer escolha de um determinado valor de parâmetro (com base em uma amostra) é chamada de estimativa.
Soma mínima dos quadrados de variação, por exemplo. Os parâmetros do Gaussiano resultante podem nem mesmo ser calculados, eles não são importantes para analisar a diferença entre as duas curvas.
1. Portanto, os métodos probabilísticos não são adequados para esta análise.
3) Se você se aproxima com uma linha reta, por que falar em "gaussianos"?
1. Ao contrário, os métodos paramétricos não são adequados.
3. Uma linha reta é obtida na trama P-P, que é onde ela é aproximada.
Soma mínima dos quadrados de desvios, por exemplo. Os parâmetros do Gaussiano resultante podem nem mesmo ser calculados, eles não são importantes para analisar a diferença entre as duas curvas.
Os parâmetros lá são bastante calculados (a partir das condições de SC mínimo sobre eles) e depois utilizados para encontrar o SC mínimo. O problema escolar habitual sobre a função extrema.
1. Ao contrário, os métodos paramétricos são inadequados.
3. A linha reta é obtida na trama P-P e ali é aproximada.
Bem, isso é uma troca de pontos de vista. Acho que não posso ajudá-lo com a questão da aproximação linear de alguns dados por uma distribuição normal. Para mim, uma aproximação linear é uma aproximação por uma linha reta, ou seja, um polinômio de grau 1.
Bem, isso é uma troca de pontos de vista. Acho que não posso ajudá-lo mais na questão da aproximação linear de alguns dados por uma distribuição normal. Para mim, uma aproximação linear é uma aproximação por uma linha reta, ou seja, um polinômio de grau 1.
E é:
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
Tomemos duas parábolas diferentes, por exemplo. Existe uma relação linear entre eles. Embora ambas as curvas sejam não lineares.Quem é bom em matemática, por favor, me ajude a resolver este problema, não consigo descobrir como fazê-lo.
É simples, a probabilidade de reversão é sempre de 50%, mas se a probabilidade de reversão for diferente de 50%, então o gráfico de densidade de probabilidade será diferente.
Como todos sabem, QUALQUER problema pode ser resolvido de formas SEVERAIS DIFERENTES...
Por exemplo:
1. Você pode tentar PREVENIR uma inversão de tendência FUTURO...
2. Você pode documentar uma inversão de tendência em uma situação ATUAL no mercado.
Como você entende, a variante №1 é MUITO difícil de resolver com um alto grau de confiabilidade...
A opção nº 2 é muito mais fácil, pois você não precisa ser um médium como Vanga, e os resultados positivos serão muito maiores do que na primeira opção...
Em resumo: A maneira CERTA de definir o problema dá mais da metade de sua solução!