재정적 인 대수학을 재정립하십시오 .1-1 사업 조직 1-2 주식 시장 데이터 1-3 주식 시장 데이터 차트 1-4 단순 이동 평균 1-5 주식 시장 시계 1-6 주식 거래 1-7 주식 거래 수수료 1- 8 주식 분할 1-9 배당 소득. 촛대 차트 분수, 소수 및 백분율 선형 방정식 리터럴 방정식 평균 산술 평균 증가율 및 감소 비율 비율 및 비율 막대 그래프 및 선 그래프 읽기, 해석 및 생성 단순 이동 평균 스프레드 시트 및 공식 .2- 1 산란계 해석 2-2 선형 회귀 분석 2-3 공급 및 수요 2-4 고정 및 가변비 2-5 비용 및 수익 함수 그래프 2-6 손익분기 분석 2-7 이익 방정식 2-8 수학적으로 비즈니스 모델링. 관계 함수 - 도메인 및 범위 선형 방정식 기울기 - 절편 형태 선형 회귀 포물선 정점 및 대칭축 2 차 공식 분산 형 및 상관 관계 스프레드 시트 및 수식 종속성의 전이 속성 .3 Chec 왕 계정 3-2 은행 명세서 조정 3-3 저축 계좌 3-4 복리 이해 3 - 5 복리 계산 3-6 지속적인 복리 3-7 투자의 미래 가치 3-8 현재 투자 가치. 지수 함수 지수 기수 e 지수 성장과 부패 수식 선형 방정식과 불평등 한도 연산 순서 재귀 및 반복적 사고 패턴, 성장, 감소, 복합 관심사 .4-1 소비자 신용 소개 4-2 대출 4-3 대출 계산 및 회귀 4-4 신용 카드 4-5 신용 카드 명세서 4-6 평균 일일 균형. 입방 회귀선 지수 증가 및 지연 선형 방정식 및 불평등 선형 회귀 중심 경향 측정 자연 로그, 기본 e 백분율 2 차 회귀 스프레드 시트 및 수식 5-1 분류 광고 5-2 구입 또는 자동차 판매 5-3 그래프 주파수 분포 5-4 자동차 보험 5-5 선형 자동차 감가 상각 5-6 역사적 및 지수 감가 상각 5-7 데이터 운전 5-8 Dri 안전 사고 데이터 5-9 사고 조사 데이터. 원호 반경, 지름, 코드 거리 공식 지수 성장 및 감쇠 선형 방정식 및 부등식 선형 및 지수 함수 중심 경향 측정법 미터법 자연 대수 퍼센트 및 비율 조각 기능 범위 데이터 빈도 테이블 읽기 및 해석 , 줄기 및 잎 플롯, 상자 플롯 Quartiles 직선 방정식 감가 상각 경사, 절편 - 절편 형태 제곱근 방정식 스프레드 시트 및 수식 두 변수의 선형 방정식 및 부등식 시스템 .6-1 고용 상태 찾기 6-2 유료 기간 및 시간별 요금 6-3 수수료, 로열티 및 조산료 6-4 종업원 급여 6-5 사회 보장 및 메디 케어. 교묘 습마 조각 기능 지수 함수 그래프 선형 함수 문자 식 중앙 경향 측정 백분율 할인 스프레드 시트 및 수식 7-1 세금 테이블, 워크 시트 및 일정 7-2 손익 계산서 모델링 7-3 손익 계산서 7-4 양식 1040EZ 및 10 40A 7-5 서식 1040 및 일정 A 및 B. 커 스프 도메인 일차 방정식 및 부등식 문자 식 식 별 비율 함수 8-1 살 곳 찾기 8-2 평면도 읽기 8-3 모기지 신청 프로세스 8-4 집 8-5 임대, 콘도미니엄 및 협동 조합. 영역 및 비율 계수 불규칙한 지역 영역 막대 그래프 지수 회귀 가장 큰 정수 함수 문자 식 몬테카를로 법 확률 합리적 및 지수 방정식 스케일 도면 산점도 및 선형 회귀 스프레드 시트 및 공식 선형 방정식 및 공식 시스템 2 변수의 불평등 9-1 저축으로 인한 은퇴 소득 9-2 사회 보장 급여 9-3 연금 9-4 생명 보험. 데이터 수집, 정리 및 해석 영역 기대 값 지수 방정식 가장 큰 정수 함수 히스토그램 불평등 리터럴 표현 중앙의 대책 경향 백분율 증가 확률 합리적 방정식 스프레드 시트 및 공식 슬로프 절편 형태 10-1 유틸리티 Ex 계산법 10-2 전자 유틸리티 10-3 예산 도표 10-4 현금 흐름 및 예산 책정. 원형 부분, 중심각 Cusp 영역 분수, 소수 및 비율 가장 큰 정수 함수 선형 방정식 및 부등식 리터럴 식 행렬 조각 식 함수 비율 비례 및 지수 방정식 데이터 라인 그래프, 막대 그래프, 원 그래프 읽기 및 해석 기울기 및 그래프 선형 함수 스프레드 시트 및 수식 방정식 시스템 Volume. I 본질적으로 이와 같은 값의 배열을가집니다. 위의 배열은 단순화되어 있으므로 밀리 초당 1 개의 값을 수집합니다. 실제 코드와 내가 시간에 지점 전에 가장 가까운 피크를 찾기 위해 쓴 알고리즘의 출력을 처리해야합니다. 위의 예에서 0 36이 실제 피크이기 때문에 논리가 실패합니다. 그러나 알고리즘이 거꾸로 보일 것입니다. 마지막 숫자 0 25 피크로, 그곳에 0 24로 감소하기 전에. 목표는이 값들을 취하여 그들을 약간 부드럽게 할 알고리즘을 적용하는 것입니다. 그래서 나는 더 선형적인 값을 갖습니다. 예를 들어, jaggedy가 아닌 curvy가되도록 내 결과를 좋아합니다. 내 값에 지수 이동 평균 필터를 적용해야합니다. 어떻게해야합니까? 수학 방정식을 읽는 것이 정말 어렵습니다. 나는 코드를 훨씬 더 잘 처리합니다. 배열에서 값을 처리하고 지수 이동 평균 계산을 적용하는 방법은 무엇입니까? 2 월 8 일 12시 20 분 27 초. 지수 이동 평균을 계산하려면 몇 가지 상태를 유지해야하며 튜닝 매개 변수가 필요합니다. Java 5 이상을 사용한다고 가정 할 때 약간의 클래스가 필요합니다. 원하는 감쇄 매개 변수를 사용하여 초기화하려면 0과 1 사이의 튜닝을 취한 다음 평균을 사용하여 필터링합니다. 일부 수학 재발 , 코드로 변환 할 때 알아야 할 것은 수학자가 배열에 인덱스를 쓰고 아래 첨자로 시퀀스를 작성하는 것뿐입니다. 다른 도움이되는 몇 가지 표기법도 있습니다. 그러나 EMA는 매우 간단합니다. 기억하다 오래된 값이 필요하지 않습니다. 복잡한 상태 배열은 필요 없습니다. 답변 2 월 8 일 12시 20 분 42 초 TKKocheran 일들이 간단 할 때 좋지 않습니다. 새로운 순서로 시작한다면, 새로운 평균을 얻으십시오. 평균 순서의 처음 몇 단어는 경계 효과로 인해 조금씩 뛰어 오르지 만 다른 이동 평균을 가진 사람들도 얻을 수 있습니다. 그러나 좋은 점은 프로그램의 나머지 부분을 너무 많이 방해하지 않고 이동 평균 논리를 평균과 실험으로 래핑 할 수 있다는 것입니다. Donal Fellows 2 월 9 일 12 at 0 06. 나는 당신의 질문을 이해하는 데 어려움을 겪고 있지만 어쨌든 대답하려고 노력할 것입니다 .1 당신의 알고리즘이 0 36 대신 0 25를 찾았다면 틀린 것입니다. 그것은 단조로운 증가 또는 감소를 가정하기 때문에 잘못되었습니다 항상 올라가거나 항상 내려갑니다. 모든 데이터를 평균하지 않는 한, 데이터 포인트 --- 제시 할 때 --- 비선형입니다. 실제로 두 포인트 사이의 최대 값을 찾으려면 어레이를 슬라이스하십시오 tmin에서 tmax 및 fi까지 그 하위 배열의 최대 값을 구하십시오 .2 이제 이동 평균의 개념은 매우 간단합니다. 다음 목록을 가지고 있다고 상상해보십시오. 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 2의 평균을 취하여 부드럽게 할 수 있습니다. 숫자 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 첫 번째 숫자는 1 5 및 1 4 초의 평균이고 첫 번째 숫자는 두 번째 새 목록이 1 4 및 1 5 3의 평균이고 두 번째 새 목록이 세 번째 새 목록 평균 1 5 및 1 4 네 번째 및 세 번째 등등, 3 ~ 4 기간으로 만들 수 있습니다. 또는 n 데이터가 훨씬 더 매끄 럽습니다. 이동 평균을 직장에서 볼 수있는 좋은 방법은 Google 금융, 주식을 선택하십시오 Tesla Motors는 매우 변동이 심한 TSLA를 시도하고 차트의 하단에있는 기술을 클릭하십시오. 주어진 기간에 이동 평균을 선택하고 Exponential moving average를 선택하여 차이를 비교하십시오. 지수 이동 평균은 이것에 대한 또 다른 정교화 일뿐입니다. 새 데이터보다 오래된 데이터는 뒤쪽으로 부드럽게 편향하는 방법입니다. 읽으십시오. 위키 피 디아 항목입니다. 그래서, 이것은 대답보다 더 많은 코멘트입니다. 하지만 작은 주석 상자는 작은 행운입니다. 행운을 빌어 요. 수학 문제가 생기면, 지수 대신 간단한 이동 평균을 사용할 수 있습니다. 그래서 출력 당신은 x로 나눈 마지막 x 항이 될 것입니다. 검증되지 않은 의사 코드. 두 번째 데이터 지점에있을 때 최종 5 항을 평균화 할 수 있으므로 데이터의 시작과 끝 부분을 처리해야합니다. 이 이동 평균 합계를 계산하는 가장 효율적인 방법은 가장 오래된 것입니다. 하지만 이것은 가장 최근의 것 중에서 가장 최근의 것이지만, 이것은 무엇이 일어나고 있는지에 대한 개념을 얻는 것입니다. 답변 : 2 월 8 일 12시 20 분 41 초. 과거의 테스트에서 참고. 정답 뒤에는 코드 i - j는 본문의 어떤 부분을 언급하고 있는가를 나타냅니다 .1 3 장에 제시된 다섯 가지 데이터 평활화 기술은 공통점이 있습니다. 그들은 모두 과거의 관측 자료만을 사용합니다. B 모두 예측에 실패했습니다 데이터의 순환 반전. C 모든 sm 모든 데이터는 연속적으로 상관 관계가 있습니다. E 위의 모든 내용은 정확합니다 .2 시계열 변수 Xt의 단순 중심 3 점 이동 평균은로 주어집니다. Xt-1 Xt 2 Xt-3 3.B Xt Xt-1 Xt-1 3.C Xt 1 Xt Xt-1 3.D 위의 어느 것도 맞지 않습니다 .3 이동 평균 평활화는 적용시 오도 된 추론으로 이어질 수 있습니다. 데이터. B 주식 시장의 예측 추세 반전. C 작고 제한된 데이터 세트. 크고 풍부한 데이터 세트. E 위의 어느 것도 맞지 않습니다 .4 다음 중 평활 상수의 적절한 크기를 선택하는 것이 올바르지 않습니다. a. 계열에 많은 임의 변동이있는 경우 0에 가까운 값을 선택하십시오. B 실제 값의 최근 변경 사항에 예측 값을 크게 의존하려면 1에 가까운 값을 선택하십시오. C 선택하십시오 RMSE. D를 최소화하는 값. 평균 제곱 오류를 최대화하는 값을 선택하십시오. E 위의 모든 내용이 정확합니다 .5 sm 간단한 지수 평활화 모델의 상수 a가 있습니다. 기본 데이터가 비교적 불규칙하면 1에 가까운 값을 가져야합니다. 기본 데이터가 비교적 평탄한 경우 B는 0에 가까운 값을 가져야합니다. C가 0에 가까울수록 더 커집니다. 현재 예측 오류가 주어진 경우 현재 예측의 개정은 1에 가까울수록 현재 예측 오류가 주어진 경우 현재 예측의 개정이 더 커집니다 .6 최소 제곱 절차는 잔차의 합을 최소화합니다. 최대 오차. C 절대 오차의 합. 잔차의 제곱합. 위의 어느 것도 맞지 않습니다 .7 잔차는입니다. X에 대한 Y 조건의 평균과 무조건 부 평균 사이의 차이. B 평균 Y의 회귀 예측과 실제 값의 차이 X 이전과 이후의 제곱 오차의 합계와 Y를 예측하는 데 사용 된 차이는 위의 것 중 어느 것도 맞지 않습니다 .8 회귀 모델 외란 fo 재 배열 오류. A는 정규 확률 분포를 따르는 것으로 가정합니다. B는 시간에 대해 독립적이라고 가정합니다. C는 평균으로 가정합니다. D는 OLS 잔차로 추정 할 수 있습니다. E 위의 값은 모두 정확합니다 .9 계절 지수 Black Lab 스키 리조트의 판매는 1 월 1 일부터 12 월까지입니다. 1998 년 12 월 판매량이 5,000 일 경우 1999 년 1 월의 합당한 판매액 추정치입니다. E 위의 어느 것도 맞지 않습니다. 다음 기술 중 사용되지 않는 것은 다음 중 어느 것입니까? 자기 회귀의 문제를 해결합니다. 자동 회귀 모델. B 모델 사양 개선. C 이동 평균 평활화. 데이터를 처음으로 차별화. 백분율 변경을 사용한 회귀 .11 다음 중 직렬 상관의 결과가 아닌 것은? A OLS 기울기 추정은 이제 편향되지 않습니다. B OLS 예측 간격은 편향되어 있습니다. C R 제곱은 5.D보다 작습니다. 포인트 추정은 공평하지 않습니다. 위의 어느 것도 맞지 않습니다 .12 자동 상관 관계가 원인이됩니다. B 연속 상관 관계. C 가짜 회귀 이온. 비선형 회귀. E 위의 모든 것은 맞습니다 .13 종속 변수에 대한 정확한 예측 간격. A는 추정 된 회귀선 주위에 활 모양입니다. B 추정 된 회귀선 주위에 선형입니다. C는 Y의 변동성을 사용하지 않습니다. 표본의 무작위성을 고려하지 않는다. 위의 어느 것도 맞지 않다. 단점 문제 Example.14 국내 여행 경비와 관련하여 DTE를 일인당 소득의 함수로 나타낸 이변 량 선형 회귀 모형 IPC. DTE -9589 67 953538 IPC. Forecast DTE IPC가 14,750이 될 것이라는 가정하에 추정 된 회귀 오류 분산이 2,077,230 38이라고 가정하고 적절한 지점과 대략 95 % 간격 추정치를 작성하십시오. DTE의 예상 지점은 다음과 같습니다. DTE -9589 67 953538 14,750 4,475 02. 회귀의 표준 오차는 1441 26이고 대략 95 신뢰 구간은 4,475 02 2 1441 26.4,475 02 2882 52.P 1592 50 DTE 7357 54 95.b 실제 DTE는 775 억 4 천만으로 밝혀졌습니다. 예측에서 오류 비율을 계산합니다. DTE의 실제 값이 7,754 일 경우 4475 02의 예상 지점을 기준으로 예측에서 오류 비율은 42 3 7754 - 4475 02입니다. 7754 423.15 ARIMA 유형 모델의 예측 오류가 일련의 상관 관계를 나타내는 것으로 밝혀지면 그러한 모델. A는 적절한 예측 모델이 아닙니다. B는 또 다른 설명 변수를 추가 할 후보입니다. C에는 거의 확실하게 계절성이 포함되어 있습니다. 위의 모든 것은 정확하다. 이동 평균 모델은 단순 평균, B 비 가중 평균, C 백색 잡음 시리즈의 가중 평균 D 비정규의 가중 평균 임의의 변량. E 위의 어떤 것도 맞지 않습니다 .17 부분 자기 상관 함수의 후속 패턴 중 어느 것이 기본 자동 회귀 데이터 처리와 일치하지 않습니다. 지수가 0으로 떨어졌습니다. B 순환 적으로 0으로 감소합니다. C 처음에는 음수가되고 0으로 증가한다. 처음에는 음수, 0으로 떨어지면 0이된다. 위의 모든 것이 맞다 .18 시계열의 자기 상관 함수는 1에서 4까지의 래그에서 0과 크게 다른 계수를 보여준다. 자기 상관 함수는 하나의 스파이크를 나타내며 길이가 길어짐에 따라 단조롭게 0으로 증가합니다. 이러한 시리즈는 모델로 모델링 될 수 있습니다. E 위의 것은 맞지 않습니다 .19 다음 중 ARIMA 모델 선택 프로세스의 첫 번째 단계는 아닙니다. A raw series의 자기 상관 함수를 검사합니다. B raw series의 부분 자기 상관 함수를 검사합니다. C stationarity에 대한 데이터를 테스트합니다. 참조 목적으로 ARIMA 1,1,1 모델을 추정합니다. 위의 모든 내용이 정확합니다. 20 Box-Pierce 통계를 사용하여 귀무 가설을 검증하는 것은 무엇입니까? A 자기 상관 집합은 공동으로 0입니다. B 자기 상관 집합은 공동으로 0이 아닙니다. C 자기 상관 집합은 공동으로 eq 자기 상관의 집합은 공통적으로 하나가 아니다. E 위의 모든 것은 부정확하다 .1 예측을 결합하는 주된 목적은 감소시키는 것이다. B 평균 예측 편차. C 평균 제곱 오차 예측. 평균 절대 예측 예측 결합 과정에서 최적 가중치를 추정하기 위해 적응 접근법을 사용하는 것이 다음과 같은 점에서 이점이 있습니다. 가중치는주기마다 변경됩니다. 결합 예측 모델 바이어스 가 수행 될 수있다. C 오차 분산 간의 공분산이 활용된다. 가중치는 회귀 오차 분산을 최대화하도록 선택된다. 위의 모든 것은 정확하다.
No comments:
Post a Comment