从理论到实践。第二部分 - 页 116

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Roman:

啊，好吧，那就不一样了 ))

这是我刚做的MNC。

为什么要比较？

你能看到交易的地方吗？:


如果你做一个MNC的报价--它根本就不是那样的;)))))))

你买了EVA，它就会下跌!;)

九年级的公式，啊哈哈哈

 
Renat Akhtyamov:

在这里，我刚刚建立了一个MNC
为什么要比较？
现在你可以看到在哪里交易，对吗？

如果你采取这种方法，你不需要一个指标，只需在初始系列上做标记。
，我以为你是想建立一个模型，尽可能充分地反映初始系列。
这就是为什么我建议你需要与原始系列进行比较。
不要紧））。

 
Roman:

好吧，如果是这样的方法，你不需要一个指标，你可以直接把它加到初始序列 中。
，我以为你是想建立一个模型，尽可能地满足初始序列的需要。
这就是为什么我建议你需要与原始系列进行比较。
不要紧 ))

共济会，这是一个又一个的骗局。

揭发和利用

否则，你会盲目地相信有欺骗行为。

;)

 
Renat Akhtyamov:

如果你做跨国公司的报价，根本不是这样的;)))))))
，你买了一个eva，它在底部，你激进!;)

ahahaha

这就是同时卖东西的原因

ahahaha

 
Aleksey Nikolayev:

这并不完全正确。有一些对称的依赖关系，在参数重新排列时不会改变。此外，可能存在各种依赖关系，如 "一个单位在一个样本中正好出现一次"--这对独立样本来说并不典型。

我说的是纯粹的混合样本。从属样本和混合样本具有相同的平均值。
好吧，别介意，请告诉我另一个问题。假设我们有一个双峰样本，如正弦波或工厂的工资）在这种情况下，算术平均数根本不能说明任何问题；它不符合 "常规 "平均数。是否有这样一个应用平均数的标准，如 "样本必须是正常的"？那它叫什么呢？
 
secret:
我说的是纯粹的样品混合。从属样本和混合样本具有相同的平均值。
好吧，不管怎样，请告诉我另一个问题。假设我们有一个双峰样本，像正弦波或工厂的工资）在这种情况下，算术平均数根本不能说明什么，它不符合 "定义 "的平均数。是否有这样一个应用平均数的标准，如 "样本必须是正常的"？它叫什么？

这张 纸条是否有帮助？

 
secret:
是的，我纯粹是在谈论样本混合。从属的和洗牌的具有相同的平均值。

粗略地说，混合削弱了依赖性，但并没有完全消除它。事实上，在实际应用方面，概率依赖是该定理最重要的部分。当我在麻省理工学院看一个为工程师开设的youtube理论家课程时--它都是关于这个的。

秘密：
假设我们有一个双峰样本，像正弦波或工厂的工资）在这种情况下，算术平均数根本不能说明什么，它不符合 "定义 "的平均数。是否有这样一个应用平均数的标准，如 "样本必须是正常的"？那它叫什么呢？

无论非正态性如何，都要使用算术平均数（当定义时），因为a）几乎任何非正态的算术平均数都会收敛为正态，b）它经常与 "形状 "和 "比例 "参数一起作为分布的参数族（甚至是非对称分布）的 "位置 "参数。如果没有定义MO，则改为中位数。

虽然也许我只是没有处理二元结构的经验)

 
Roman:

这个 说明会有帮助吗？

为什么需要把平均数和MAs放在一起？

信号最多总是在趋势的中心。

停止平均化

至少可以通过AK的所有废话来切入。

你会得到一个更好的交易。

;)))

 
Renat Akhtyamov:

你需要那些平均线和MAs放在一起干什么？
，信号总是在趋势的中心
，停止平均
，至少要用AK把所有的废话减掉。

;)))

在趋势的中心，信号已经偏离了位置 )))
我不想稀里糊涂的胡说八道 ))
是的，而且我在模型中没有使用雨刷。

问题的答案是，是否有适用平均数的标准。
说明中只是提到了Shapiro-Wilk标准。

 
Aleksey Nikolayev:

粗略地说，混合会削弱成瘾性，但不会完全消除它。

如果这里有一个数学主题，在那里聊一聊会很有意思)。
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