从理论到实践 - 页 556

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Novaja:
嗯，是的，它很美。))


而在这之前，有这样一个交易。


 
Evgeniy Chumakov:


尤金--不要拖延，打开信号。

渴望的人正在等待。

 
Novaja:

这些分配是从哪里来的？

 
Alexander_K:

О!

我可能会等着自动机写一篇关于ACF的文章，然后我再匆匆忙忙地去追寻治愈的圣杯。

是的，我也想知道Automat能告诉你关于ACF的哪些新东西是教科书上没有的。
所以你不必等待。你为什么不读点东西呢？并去争取圣杯。））。
 
Yuriy Asaulenko:
是的，我也对《自动机》能告诉我们哪些教科书中没有的关于ACF的新东西感兴趣。
所以你不必等待。你为什么不做一些阅读呢？而去争取圣杯。))

自相关可以帮助理清以下垃圾（请原谅下面的预示）。

也就是说，VisSim实际上有3种计算离散自相关估计的方法。

应该使用哪一个，以便。

1.应用tau=const的条件不存在。我只对动态指数陶氏感兴趣，而且只对动态指数陶氏感兴趣。

2.有一个明确的标准，即对于一个给定的样本N，ACF是指数递减的。

???

 
Alexander_K:

应该使用哪一个，以便。

1.应用tau=const的条件不存在。我只对动态指数陶氏感兴趣，而且只对动态指数陶氏感兴趣。

2.有一个明确的标准，即对于一个给定的样本N，ACF是指数下降的。

???

1.这里没有任何限制。计算出一个单一的ACF点。
你要的是整个事情，对每个tau值进行计算。
2.ACF并没有给出这样的标准，它只是陈述了一个事实。为什么要坚持期望？））。
 
Yuriy Asaulenko:
1.这里没有任何限制。计算出一个单一的ACF点。
如果你想得到全部的东西，就为每个陶氏值计数。
2.ACF并没有给出这样的标准，它只是陈述了事实。你为什么要纠缠我的期望呢？）

不要毁掉我最后的希望，尤里...

我像个孩子一样相信ACF，认为它正是我所需要的--像赫斯特一样的 "趋势/翻转 "参数。

我只是不能正确地应用它。

[删除]  

相信的人有福了。

;)))

 
Alexander_K:

不要毁掉我最后的希望，尤里...

我像个孩子一样相信ACF，认为它正是我所需要的--一个类似赫斯特的趋势/平坦参数。

只是不能正确地应用它。

不能解决这个问题。
一个普通的巫师会更好、更快、更容易地完成这一切。在趋势意义上。
但一旦你解决了这个问题，接下来的问题就会出现。）但无论如何，它们都会出现。）
 
Alexander_K:

指数级递减的ACF。

我们必须对数据进行转换，以使这个条件始终得到满足。

我笑了很久）很好的笑话，继续笑吧）。

好吧，你当然基本上是对的。农民控制问题，有三点：SB的这种转变是否可能？

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