Автор Сообщение Приветствую уважаемое сообщество. Уважаемые форумчане. Прошу вашей помощи, т.к. даже не знаю, как быть. Я хочу построить по выборке объемом n эмпирическую функцию плотности распределения. И не могу этого сделать, т.к. не знаю, как правильно выбрать количество интервалов разбиения N. В литературе ничего кроме формулы...
是吗？而且我觉得 你 问faa1947 这样的问题，我认为你并没有意识到问题所在。
例如，统计分布是一种变化 特征。静止性是 时间...
这就是你的珍珠
N.S. Kremer，《概率论与数理统计》，第 286 页。逐字逐句。
要研究的对象（观测值）的总体称为总体。
进一步：
总体的概念在某种意义上类似于随机变量（概率分布规律、概率空间）的概念，因为它完全受一组特定条件的制约。
换句话说，是一回事。我承认我的理解可能与你不同。我不知道什么是变异特征。现在轮到你了。
我想我们可以。它们不应该以任何方式影响样本的统计参数（尤其是分布参数）。这就是它们是异常值的原因。
我看到的数据表明，非线性模型的缺点是需要大量取样.....约 1000 个。
Matlab 和其他软件包中的许多示例都在 100 个以内。我不知道这只是一个例子，还是背后有什么原因。我就不展开这个话题了。不过，还是有必要保持一致。
请澄清 "机架 "一词的含义。
有一个英文文本。- 我的翻译是一个架子包括属于一个区间的所有烛台。我举例说明了 3600 个不同细分的蜡烛图。在统计中是宽度的概念。x 是报价的值。在 3600 根蜡烛图中，1.2-1.3 出现了 700 多次。
烛台数量越多，正态性越差。取自统计
目前还没有去除异常值的通用方法...
这就是为什么样本量必须很大的原因。
对样本量没有意见。取一年的 M1 和同年的 H1。蜡烛数量不同。哪个更好？M1 的趋势与 H1 的走势不同，但我们要去 detrend.....完全不清楚。
关于趋势。我没有研究过。我会记住它的。
在我看来，狗在很多方面都被趋势所掩盖。趋势的存在会扭曲统计数据。如果去趋势处理不当，扭曲依然存在。什么是趋势？会是回归吗？如果是，那么就有可能通过非线性回归 获得高质量的去趋势。但蜡烛的数量是多少？这些都是悬而未决的问题。
我要出去一下....我稍后再告诉你我的想法...但总的来说，我同意提议的程序列表....。
在这份清单之外，我还想补充一个愿望：使用 Matlab 或 STATISTICS 等软件包进行计算。我非常重视这一点，因为：(1) 我们将排除对术语的不同解释；(2) 我们将限制问题的范围；(3) 我们将得到可以比较的结果，而不涉及计算的微妙之处。
再次精彩！你在使用之前进行了思考，并提出了正确的问题。关于 "架子 "的数量，你可以看看我的这个主题。那里有一些东西。这里有一本好书的链接（也有关于排放的内容）。
http://www.nsu.ru/phpBB/viewtopic.php?t=22051
Kendall 和 Stewart 的 "分布理论 "更详细地阐述了一些问题。
N.S. Kremer，《概率论与数理统计》，第 286 页。逐字记录。
下一个：
换句话说也是一样。我承认我的理解可能与你不同。我不知道什么是变异特征。现在轮到你了。
上述珍珠之说的依据是什么？ 顺便说一句，它们并没有因此而被删除，尽管它们会影响参数）。术语问题令人非常不快。我想让你们回想起在大学授课时，老师说 "只是根据我的讲义 "或 "根据某某作者的教科书"，并给出确切的参考书目。这并不是因为克雷默说错了。这只是因为他有 "不同体系的弹药"。如果您查看并选择像样的 MQL4 主题，所有这些主题最终都因试图统一术语而陷入困境，而试图给出计算结果的努力总是失败。主题的意义消失了。因此，我再次建议使用有计量经济学 部分的软件包。最好的选择是 Matlab，不过也有一些专门的软件包，如 Eviews。
术语问题令人非常不快。我想让你们回想起大学教学，当老师说 "只是根据我的讲义 "或 "根据某某作者的教科书"，并给出确切的参考书目时。这并不是因为克雷默说错了。这只是因为他有 "不同体系的弹药"。如果您查看并选择像样的 MQL4 主题，所有这些主题最终都因试图统一术语而陷入困境，而试图给出计算结果的努力总是失败。主题的意义消失了。因此，我再次建议使用有计量经济学部分的软件包。最佳选择是 Matlab，不过也有一些专门的软件包，如 Eviews。
http://www.nsu.ru/phpBB/viewtopic.php?t=22051
肯德尔和斯图尔特的 "分布理论"更详细地论述了其中的一些观点。
感谢您提供的链接。突然间，我豁然开朗。值得记住的是，我们为什么要建园？我们需要：市场反转、市场延续，最好还能区分反转和修正（持平）。在这种情况下，我们需要从烛台的数量入手，而烛台的数量不会超过 100 个（Denkir 中的问题是 1000 个）。 报价中的烛台是有依赖性的，在我看来，样本大小应根据 ACF 来确定--在它褪色的地方，这就是样本大小。
...因为你已经礼貌地表明，你希望在你认为目前正确的框架内向前迈进。
faa1947:
有一个英文文本。- 我的翻译。一个架子包括属于同一区间的所有烛台。我以 3600 根不同间距的烛台为例进行说明。在统计学中，宽度是一个概念。x 是报价的值。在 3600 根蜡烛图中，1.2-1.3 出现了 700 多次。
我明白了，为此我使用了 "类 "或 "区间 "的概念。
faa1947，在你的图中，我看到分布不是单峰的。这是另一个问题。
那么类（机架）的数量也是通过一些公式、规则计算出来的......最有名的有
斯特吉斯公式、弗里德曼-迪亚科尼斯规则、斯科特规则、平方根选择等。