Диапазон и математическое ожидание амплитуды
  • Категории
  • Подписка
  • Разместить статью
01/03/22 0 162 Дом
-

Диапазон и математическое ожидание амплитуды

Во время изучения графика распределения, вероятности амплитуд колебаний котировок можно заметить, максимальное и минимальное значения амплитуд имеют малую вероятность. Данные значения дают нам представление про экстремальные значения амплитуды на временно периоде, но практическое значение мало.Оставить лишь одно максимальное значение вероятности не умное решение, так как на разных интервалах времени имеется различная ширина распределения, и знание ширины может, пригодится. Для того чтобы сбросить не вероятные значения и оставить представление о ширине разброса, вычисляем ширину диапазона. Для примера пусть это диапазон амплитуд, суммарная вероятность которых равна 90 процентов. Данная операция позволяет избавится от маловероятных значений. Но сохраняет представление о ширине амплитуды.Максимально вероятная амплитуда дает нам не много информации для прогноза возможных амплитуд. Для этого воспользуемся математическим ожиданием амплитуды, представление которого является центр масс графика амплитуд. Так как стороны распределения имеется легко видимый наклон, математическое ожидание не совпадет с вероятностью амплитуды, но примет среднее значение наблюдаемых амплитуд.Индикатор ProAmpl_03 создан на основе ProAmpl_02 для вычисления значений, которые отображает в окне индикатора.Вертикальные линии серого цвета показывают границу диапазона вероятных амплитуд, уровень вероятности отображается серой горизонтальной линией, вертикальная красная линия равна математическому ожиданию.Задавать значение суммарной вероятности можно в индикаторе ProAmpl_03, по умолчанию 90%.это значит что значение вероятности амплитудменьше 10%. Изменив переменную diapazon_va вы меняете суммарную вероятность диапазона.Если для вашей фирмы вы хотите приобрести Программное обеспечение SAP BusinessObjects BI 4.0, то для начала зайдите на сайт bi-note.ru и все узнайте по этому вопросу.


Добавить комментарий

Яндекс.Метрика