Задачка из математики 9-го класса - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Хороший вопрос для третьего-четвертого классов математических факультетов.
Собственно, нужно построить алгоритм вычисления регрессии, обладающий некоторыми замечательными свойствами.
Пусть есть некоторое множество точек в двухмерном пространстве. Алгоритм строит линию регрессии.
Если выполнить аффинное преобразование пространства, не меняющее метрики, тогда, ожидается, что линия регрессии должна соответствовать аффинному преобразованию пространства.
Еще раз. Мы строим линию регрессии для множества точек. Потом решаем следующую задачу: делаем аффинное преобразование этого множества, не изменяющее метрики, и вычисляем новую линию регрессии. Так вот, аффинное преобразование предыдущей линии регрессии, при существующих алгоритмах ее вычисления, не совпадет с новой.
Что делать, и как устранить расхождения? Алгоритм построения линии регрессии можно оставить, как есть. Только поменять определение отклонения. Отклонение должно считаться, как расстояние до линии регрессии, т.е., по перпендикуляру. Тогда алгоритм вычисления линии регрессии будет инвариантен к аффинному преобразованию, не меняющему метрики.
Проблема, как вам уже говорили, в несопоставимости величин.
Для определенности - предлагаю вам показать угол 45 градусов на графике (для определенности - евродоллар, дневки).
Или наоборот, берем два H дневок евродоллара - вчерашняя 1,0791 и сегодняшняя 1,0749 - какой по-вашему, тут угол ?
Исходя из ответа на этот вопрос - и можно будет судить о том, что делать.
а что тут сложного? трендовая линия по углу, 45 градусов. встроенный в мт5 инструмент. По заявлениям Василия, мы в принципе не можем найти такой угол, так как величины по осям не сопоставимы
Хороший вопрос для третьего-четвертого классов математических факультетов.
Собственно, нужно построить алгоритм вычисления регрессии, обладающий некоторыми замечательными свойствами.
Пусть есть некоторое множество точек в двухмерном пространстве. Алгоритм строит линию регрессии.
Если выполнить аффинное преобразование пространства, не меняющее метрики, тогда, ожидается, что линия регрессии должна соответствовать аффинному преобразованию пространства.
Еще раз. Мы строим линию регрессии для множества точек. Потом решаем следующую задачу: делаем аффинное преобразование этого множества, не изменяющее метрики, и вычисляем новую линию регрессии. Так вот, аффинное преобразование предыдущей линии регрессии, при существующих алгоритмах ее вычисления, не совпадет с новой.
Что делать, и как устранить расхождения? Алгоритм построения линии регрессии можно оставить, как есть. Только поменять определение отклонения. Отклонение должно считаться, как расстояние до линии регрессии, т.е., по перпендикуляру. Тогда алгоритм вычисления линии регрессии будет инвариантен к аффинному преобразованию, не меняющему метрики.
а что тут сложного? трендовая линия по углу, 45 градусов
Это неправильно. Чуть растяните или сожмите график не меняя ТФ, и она уже не 45 градусов.) Однако есть и правильный ответ, и он единственный, и никак не зависит от масштаба графика.
все верно, у меня нет проблем с абстрактным мышлением, о есть проблемы с математикой, поэтому я и создал данную тему )
все верно, у меня нет проблем с абстрактным мышлением, о есть проблемы с математикой, поэтому я и создал данную тему )
Хороший вопрос для третьего-четвертого классов математических факультетов.
Собственно, нужно построить алгоритм вычисления регрессии, обладающий некоторыми замечательными свойствами.
Пусть есть некоторое множество точек в двухмерном пространстве. Алгоритм строит линию регрессии.
Если выполнить аффинное преобразование пространства, не меняющее метрики, тогда, ожидается, что линия регрессии должна соответствовать аффинному преобразованию пространства.
Еще раз. Мы строим линию регрессии для множества точек. Потом решаем следующую задачу: делаем аффинное преобразование этого множества, не изменяющее метрики, и вычисляем новую линию регрессии. Так вот, аффинное преобразование предыдущей линии регрессии, при существующих алгоритмах ее вычисления, не совпадет с новой.
Что делать, и как устранить расхождения? Алгоритм построения линии регрессии можно оставить, как есть. Только поменять определение отклонения. Отклонение должно считаться, как расстояние до линии регрессии, т.е., по перпендикуляру. Тогда алгоритм вычисления линии регрессии будет инвариантен к аффинному преобразованию, не меняющему метрики.
А почему бы не подтвердить свои слова в коде?
Да даже если и так, что с того?
К форе мои рассуждения неприменимы, так как здесь нет однородного пространства. По одной оси время, по другой цены. Углы, как и регрессии, могут существовать лишь в некоторых обобщенных (условных) смыслах.
а что тут сложного? трендовая линия по углу, 45 градусов. встроенный в мт5 инструмент. По заявлениям Василия, мы в принципе не можем найти такой угол, так как величины по осям не сопоставимы
Смотрите, у меня два дисплея - и на одном я вижу угол 45 градусов, а на другом - уже не совсем 45. При этом - когда я наношу вашу прямую на свой график - у меня получается третий угол, очень близкий к нулю ! Дело в том, что трендовая линия измеряется никак не в градусах, а в пунктах на бар. Или в пунктах на час, или на минуту - короче говоря, "ход цены в единицу времени".
Но, даже в вашем случае с градусами - остается понять, а что вы хотите получить ? Будем считать, что данная прямая имеет угол 45 градусов. Второй вопрос - какую линию вы хотите получить ? Нарисуйте ее. Вот из этих двух линий уже можно будет делать какие-то выводы по поводу того, что нужно делать.