为了使这种关系成为线性关系，必须对坐标进行非线性转换。我不谈一些数据，但对于估计大偏差概率的问题，我附上一篇书本大小的文章：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes。我自己几乎没有读过，但它可能对你有帮助。1976年的版本。
为了使关系成为线性关系，必须对坐标进行非线性转换。我不谈一些数据，但对于估计大偏差概率的问题，我附上一篇书本大小的文章：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes。我自己几乎没有读过这本书，但它可能对你有帮助。该作品是1974年的作品。
为了使关系成为线性关系，必须对坐标进行非线性转换。我不谈一些数据，但对于估计大偏差概率的问题，我附上一篇书本大小的文章：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes。我自己几乎没有读过，但它可能对你有帮助。1976年版。
它是。
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
以两个不同的抛物线为例。它们之间存在着一种线性关系。虽然这两条曲线都是非线性的。为了使这种关系成为线性关系，必须对坐标进行非线性转换。我不谈一些数据，但对于估计大偏差概率的问题，我附上一篇书本大小的文章：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes。我自己几乎没有读过，但它可能对你有帮助。1976年的版本。
你必须对坐标进行非线性转换，使其成为线性关系。
你们都知道，任何问题都可以通过各种不同的方式来解决......。
比如说。
1.你可以尝试防止未来的趋势逆转...
2.你可以在市场的当前情况下记录趋势的逆转...
正如你所理解的，变体№1非常难以解决，而且可靠性很高......。
选项2要容易得多，因为你不必像万加那样成为一个灵媒，而且积极的结果会比第一个选项高得多......
总而言之：设定问题的正确方法给出了一半以上的解决方案！这就是为什么我们要把它作为一个问题。
为了使关系成为线性关系，必须对坐标进行非线性转换。我不谈一些数据，但对于估计大偏差概率的问题，我附上一篇书本大小的文章：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes。我自己几乎没有读过这本书，但它可能对你有帮助。该作品是1974年的作品。
我认为叶莲娜-谢尔盖耶夫娜是。
这与趋势完全无关
我认为叶莲娜-谢尔盖耶夫娜是。
配偶
伙计们，肥大的尾巴只是证实了电视不适合交易。它们非常厚。比顶部更厚。
和电视，也是如此。
但我昨天读了关于考奇分布的文章。
关于概率密度 有一个有趣的事情。
而由于进入的概率是0.5，因此概率密度函数也应该等于
在这种情况下，我们不再对分布的形状感兴趣，而且总的来说，理论家已经完成了他的任务；)
这是一幅来自平行线的图画
关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛
外汇--2020年的趋势、预测和后果
Lesorub, 2020.02.25 19:43
这里有很多这样的人。连分子都没有留下...
如果你计算买入和卖出的三角形的面积，它们是不相等的。
也就是说，这种分析是注定要失败的。
配偶
А.D.-儿子，配偶-D.A。
为了使关系成为线性关系，必须对坐标进行非线性转换。我不谈一些数据，但对于估计大偏差概率的问题，我附上一篇书本大小的文章：Wentzel A.D. Rough limit theorems on large deviations for Markov random processes。我自己几乎没有读过，但它可能对你有帮助。1976年版。
在这种情况下，Kolmogorov-Smirnov检验的基础理论会更准确。经验分布函数被视为泊松过程，其在极限情况下（当样本量趋于无穷大时）与理论分布函数的偏差将收敛为布朗桥。你可以在Borovkov的matstat教科书中读到它。