От теории к практике - страница 71

 
Alexander_K2:

Нет, я все-таки должен попрощаться, но в более сокращенном виде, а то опять удалят...

Самое главное!

Процессы ценовых приращений returns, т.е. x(t)=Ask(t)-Ask(t-1) и y(t)=Bid(t)-Bid(t-1) СТАБИЛЬНЫ.

При анализе используйте непараметрические методы.

Вот тот кто в этом разберется, того ждут удивительные открытия.

 Так нормально?

С уважением,

Александр и кот Шредингера из Гильбертова пространства.

Мы обязательно вернемся с результатами, ведь все именно этого ждут не так ли?


1)   https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page5#comment_6193436 


2)   https://www.mql5.com/ru/forum/219894/page6#comment_6196243 

.

 
Vladimir:

СКО Вы подсчитали правильно. Однако посмотрите, сколько будет при n=1. И засомневаетесь, что за глупость такая. Название "n - объем статистической совокупности" весьма расплывчатое, обычно пишут, что n - число элементов в выборке. Тогда СКО по этой формуле подсчитать невозможно, если элемент один. Поэтому квадрат СКО называется "смещенной" оценкой дисперсии. Есть еще несмещенная, в ней вместо n в знаменателе стоит n1-1. Корень квадратный из несмещенной оценки дисперсии называют стандартным отклонением.

Природа этого конфликта в том, что у одного элемента есть одна степень свободы. Если из малого числа данных определять много-много характеристик, они становятся зависимы друг от друга. В данном случае в подсчет СКО входит среднее арифметическое. Так сказать, одна степень свободы уже использована. "Странное" поведение знаменателя у стандартного отклонения как раз и говорит о том, что из одного элемента определять и среднее, и разброс нельзя. Видно, что СКО всегда больше стандартного отклонения.  В [n/(n-1)]^0.5 раз. Однако при большом числе элементов в выборке об этом можно и забыть, немного ведь. При n=100 это (100/99)^0.5=1.005, подумаешь, полпроцента. Тем более, если мы точно знаем, что СКО устойчиво стремится к какому-то значению.

Вот здесь начинаются фокусы. "СКО стремится к", то есть работают законы больших чисел. Если в обмеряемом реальном явлении действительно есть эта стабильность. Иными словами, выполняется основная гипотеза теории вероятности - относительная частота события с ростом числа событий стремится к какому-то значению. Также это называют "статистической устойчивостью". Если ее нет, вся классическая теория вероятности к этому явлению неприменима. Об этой разнице идет речь в огромных цитатах от Олег avtomat, которые начинаются с сообщения https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page58#comment_6191471 и далее. Читать их тяжело. По-моему, гораздо веселее просмотреть презентацию доклада Горбаня с картинками и графиками. Она создаст более оптимистичное и конструктивное настроение, например, такой фразой:

"Показано, что волнение океана, традиционно рассматриваемое как выраженный дестабилизирующий фактор, может способствовать улучшению характеристик гидроакустических станций"

Даже по валютным курсам автор прошелся, искать фразу "Усредненный по 16 декадам параметр статистической неустойчивости (непрерывная кривая) и диапазон изменения этого усредненного параметра, определяемый СКО, (пунктирные кривые) для котировки австралийского доллара (AUD) по отношению к доллару США (USD) за 2001 г. (а) и 2002 г. (б)".

Презентацию прилагаю, а для тех, кто хочет еще источников, вот список презентаций, иногда с адресами файлов, из списка "Архив прошедших семинаров "Образный компьютер" http://irtc.org.ua/image/seminars/archive за 2002-2017 г.г. У Горбаня есть до десятка монографий по разработкам в области "гиперслучайных" явлений:

И.И. Горбань ТЕОРИЯ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ.- червень 2007 Київ  Системи пiдтримки прийняття рiшень. Теорiя i практика. Секцiя 7. Системний аналiз.
И.И. ГОРБАНЬ СЛУЧАЙНОСТЬ И ГИПЕРСЛУЧАЙНОСТЬ КИЕВ  НАУКОВА ДУМКА  2016. - 288 с.  ISBN 978-966-00-1561-6


вы мне лучше такое скажите.

чем ско лучше за простое среднее отклонение?

почему его всегда применяют?

 
Максим Дмитриев:

вы мне лучше такое скажите.

чем ско лучше за простое среднее отклонение?

почему его всегда применяют?

Если приведете формулу расчета "простого среднего отклонения", может, и смогу сказать. А так просто не знаю, что это.

Ну или расскажете. Только чтобы у всех, сделавших расчет по Вашему рассказу, выходил одинаковый результат подсчета.

 
Vladimir:

Если приведете формулу расчета "простого среднего отклонения", может, и смогу сказать. А так просто не знаю, что это.

Ну или расскажете. Только чтобы у все по Вашему рассказу выходи одинаковый результат подсчета.

Среднее расстояний разбросов до средней.
Наверное это имелось ввиду. Разброс значений может быть выше и ниже средней. Соответственно с + и -. В ско квадрат убирает зависимость от знака. А он имеет ввиду не в квадрат каждое значение до средней возводить, а тупо модули брать и их усреднить. Без корней и квадратов.
 
ILNUR777:
Среднее расстояний разбросов до средней.
Наверное это имелось ввиду. Разброс значений может быть выше и ниже средней. Соответственно с + и -. В ско квадрат убирает зависимость от знака. А он имеет ввиду не в квадрат каждое значение до средней возводить, а тупо модули брать и их усреднить. Без корней и квадратов.


Это тоже применяют.
 
Yuriy Asaulenko:


Это тоже применяют.
Я вкурсе. Но вопрос он у Вас спросил вполне конкретный и другой).
 
Vladimir:

Если приведете формулу расчета "простого среднего отклонения", может, и смогу сказать. А так просто не знаю, что это.

Ну или расскажете. Только чтобы у всех, сделавших расчет по Вашему рассказу, выходил одинаковый результат подсчета.


ну просто сумма всех отклонений, разделенная на число отклонений

 
ILNUR777:
Среднее расстояний разбросов до средней.
Наверное это имелось ввиду. Разброс значений может быть выше и ниже средней. Соответственно с + и -. В ско квадрат убирает зависимость от знака. А он имеет ввиду не в квадрат каждое значение до средней возводить, а тупо модули брать и их усреднить. Без корней и квадратов.

угу

 
ILNUR777:
Среднее расстояний разбросов до средней.
Наверное это имелось ввиду. Разброс значений может быть выше и ниже средней. Соответственно с + и -. В ско квадрат убирает зависимость от знака. А он имеет ввиду не в квадрат каждое значение до средней возводить, а тупо модули брать и их усреднить. Без корней и квадратов.
Следует читать "среднее абсолютное отклонение от среднего арифметического"? Есть ведь еще и разные способы вычисления обоих "средних". Например, на этом форуме часто говорят о среднем геометрическом. Строить догадки мы устанем, пусть человек сам скажет, о чем речь.
 
Максим Дмитриев:

ну просто сумма все отклонений, разделенная на число отклонений

У Вас 0 получится.)
Причина обращения: