文章 "MQL5 中的统计分布 - 取最佳的 R" - 页 15

[Aleksey Nikolayev]

谢谢、

以防万一（以防万一）：

我在 ubuntu 14 中通过 wine 运行 MT5。

[Aleksey Nikolayev]

我在 ubuntu 14

中通过 wine 运行 MT5，没错，系统是 32 位的。

[Aleksey Nikolayev]

要么是我弄错了什么，要么是经验密度计算有问题。看起来好像是在缩放过程中混淆了坐标轴：

#include <Math\Stat\Normal.mqh>
#include <Graphics\Graphic.mqh>
#define  NR 1000
#define  N 100
void OnStart()
  { double x[N], y[N], r[NR];
   if (!MathSequenceByCount(-1,1,N,x)) {Print("MathSequenceByCount() error "); return;}
   if (!MathProbabilityDensityNormal(x,0,1,y)) {Print("MathProbabilityDensityNormal() error "); return;}
   ChartSetInteger(0,CHART_SHOW,false);
   CGraphic graphic;
   graphic.Create(0,"G",0,0,0,750,350);
   graphic.CurveAdd(x,y,CURVE_LINES,"theor.");
   if (!MathRandomNormal(0,1,NR,r)) {Print("MathRandomNormal() error "); return;}
   if (!MathProbabilityDensityEmpirical(r,N,x,y)) {Print("MathProbabilityDensityEmpirical() error "); return;} 
   graphic.CurveAdd(x,y,CURVE_LINES,"empir.");
   graphic.CurvePlotAll();
   graphic.Update(); 
   Sleep(30000);
   ChartSetInteger(0,CHART_SHOW,true);
   graphic.Destroy(); 
  }

[fxsaber]

有效值计算误差

//+------------------------------------------------------------------+
//} 计算数组[]中数值的方差。
//+------------------------------------------------------------------+
double MathVariance(const double &array[])
  {
   int size=ArraySize(array);
//--- 检查数据范围
   if(size<2)
      return(QNaN); // 至少需要 2 次观测
//--- 计算平均值
   double mean=0.0;
   for(int i=0; i<size; i++)
      mean+=array[i];
   mean=mean/size;
//--- 计算方差
   double variance=0;
   for(int i=0; i<size; i++)
      variance+=MathPow(array[i]-mean,2);
   variance=variance/(size-1);
//--- 返回方差
   return(variance);
  }

[Rashid Umarov]

fxsaber:

计算有效值时出现错误

这是给某人的答复还是自言自语？明天我会看看源代码，也许那里有错误。

[fxsaber]

Rashid Umarov:

这是在回答某人还是在自言自语？明天我再看看源代码，也许那里有错误。

这篇文章特别描述了 Math.mqh 中的函数。我提取了其中一个函数的源代码，并标出了错误。

[Maxim Kuznetsov]

fxsaber:

这篇文章特别描述了 Math.mqh 中的函数。我提取了其中一个函数的源代码并突出显示了错误。

是计算无偏差，即标准偏差。也就是说，有两个二次方:-)如果简单地按大小-划分，则是均方差，如果按大小-1划分，则是无偏差或标准差。在不同的情况下使用不同的计算公式，但在规模较大的情况下，两者之间的差别微乎其微。

[Rashid Umarov]

Maxim Kuznetsov:
是计算无偏差或标准偏差。换句话说，有两个二次方：-）如果简单除以大小-，则是均方差，如果除以大小-1，则是无偏差或标准偏差。在不同的情况下使用不同的值，但在大尺寸时，两者的差别会非常小。

是的

[fxsaber]

Maxim Kuznetsov:
是计算无偏差或标准偏差。换句话说，有两个二次方：-）如果简单除以大小-，则是均方差，如果除以大小-1，则是无偏差或标准偏差。在不同的情况下适用不同的计算公式，但在大尺寸情况下，两者之间的差别微乎其微。

为什么要引入一种在小尺寸时不起作用，而在大尺寸时差别很小的方法呢？

您可以在 MathMean 中除以（size-1）。几乎没有人会注意到。

ZY R 也是通过 (size-1) 计算的吗？我在 MathMean 中检查过了--它是按大小除的。Wolfram- 除以 (size-1)。真蠢。

[Maxim Kuznetsov]

fxsaber:

为什么要引入在小尺寸下不起作用，而在大尺寸下差别很小的东西呢？

您可以在 MathMean 中除以（size-1）。几乎没有人会注意到。

这就需要你去学一门数理统计课程了 :-))把它看作是上天以 GOST 的形式赐予我们的神圣真理吧。