Kultywuj Honor Serve. Financial Algebra.1-1 Organizacja Biznesu 1-2 Informacje o Giełdzie 1-3 Wykresy Danych Giełdowych 1-4 Simple Moving Averages 1-5 Stock Market Ticker 1-6 Transakcje Przejściowe 1-7 Opłaty Transakcyjne 1- 8 podziałów czasowych 1-9 Dywidenda Income. Candlestick chart Frakcje, dziesiętne i procentowe Równanie liniowe Równanie drabinkowe Średnia średnia arytmetyczna Procent wzrostu i spadku Współczynnik i proporcja Odczyt, interpretacja i tworzenie wykresów paskowych i liniowych Prosta średnia ruchoma Arkusze kalkulacyjne i formuły.2- 1 Interpret Scatterplots 2-2 Regresja liniowa 2-3 Popyt i podaż 2-4 Koszty stałe i zmienne 2-5 Wykresy funkcji przychodowych i przychodowych 2-6 Analiza próżniowa 2-7 Równowaga zysków 2-8 Matematycznie modelowanie biznes. Causal relacje Funkcje - domena i zakres Linearny wzór przechwytywania nachylenia liniowego Regresja liniowa Parabola wierzchołek i oś symetrii Formuła potrójna Zeszyty i korelacje Arkusze kalkulacyjne i formuły Przejściowa zależność.3-1 Chec król Rozliczenia 3-2 Uzgadnianie oświadczenia bankowego 3-3 Rachunki oszczędnościowe 3-4 Zbadanie złożonych interesów 3-5 Związku Odsetek 3-6 Ciągłe powiązanie 3-7 Przyszła wartość inwestycji 3-8 Obecna wartość inwestycji. Funkcje dodatkowe Podstawa wykładnicza e Wzrostu wykładniczego i rozkładu Formuły Równania liniowe i nierówności Ograniczenia Kolejność działań Rekursywne i powtarzające się wzorce myślenia, wzrost, spadek, złożone odsetki 4-1 Wprowadzenie do kredytu konsumenckiego 4-2 Kredyty 4-3 Obliczenia kredytu i regresja 4-4 Karty kredytowe 4-5 Oświadczenie o karcie kredytowej 4-6 Średnie dzienne saldo. Powstałość regresyjna Wzrost wykładniczy i opóźnienie Równania liniowe i nierówności Regresja liniowa Metody centralnej tendencji Logarytm naturalny, baza e Procenty Regresja kwadratowa Arkusze kalkulacyjne i formuły.5-1 Ogłoszenia 5-2 Kupuj lub Sprzedaj samochód 5-3 Rozkład częstotliwości wykresów 5-4 Ubezpieczenie samochodowe 5-5 Amortyzacja samochodowa liniowa 5-6 Amortyzacja historyczna i umowna 5-7 Dane pojazdu 5-8 Dri ving Dane bezpieczeństwa 5-9 Dane o badaniu wypadków Okręgi o promieniu, średnicy, odcinku Wzór odległości Wzrost wykładniczy i rozkład Równania liniowe i nierówności Funkcje liniowe i wykładnicze Mierniki tendencji centralnej Metryczny system Naturalny logarytm Percenty i proporcje Funkcje poszczególnych zakresów Odczyt i interpretacja tabel częstotliwości , wykresy liści i liści, wykresy kwadratów Kwartale Równania liniowe amortyzacja równa Nachylenie, zboczenie skośne równania pierwiastków kwadratowych Arkusze kalkulacyjne i wzory Układy równań liniowych i nierówności w dwóch zmiennych.6-1 Poszukiwanie zatrudnienia 6-2 Okresy płac i godzinowe Stawki 6-3 Prowizje, należności licencyjne i dzieła sztuki Wynagrodzenie 6-4 Świadczenia pracownicze 6-5 Zabezpieczenie społeczne i Medicare. Cusps Funkcje jednostkowe Funkcje wykładnicze Wykresy Funkcje liniowe Wyrażenia literalne Środki o tendencji centralnej Procent rabatu Arkusze i wzory.7-1 Tabele podatkowe, Arkusze robocze i harmonogramy 7-2 Tworzenie harmonogramów podatkowych 7-3 Zestawienia dochodów 7-4 Formularze 1040EZ i 10 40A 7-5 Formularz 1040 i Harmonogramy A i B. Domeny internetowe Cusps Równania liniowe i nierówności Wyrażenia literalne Procentowe funkcje jednostkowe.8-1 Znajdź miejsce na żywo 8-2 Przeczytaj plan podłogi 8-3 Proces składania wniosków o kredyt hipoteczny 8-4 Kup a Strona główna 8-5 Wypożyczalnie, kondygnacje i spółdzielnie. Miarę i współczynnik skali Obszar regionów nieregularnych Wykresy słupkowe Regresja wyrównawcza Największą liczbę całkowitą Wyrażenia literowe Metoda Monte Carlo Prawdopodobieństwo Równań racjonalno-wykładniczy Rysunki skalowe Rozkłady i regresja liniowa Arkusze kalkulacyjne i wzory Układy równań liniowych i równań nierówności w dwóch zmiennych.9-1 Przychody z emerytur z tytułu oszczędności 9-2 Świadczenia z tytułu ubezpieczenia społecznego 9-3 Ubezpieczenia na życie 9-4 Ubezpieczenia na życie. Zaangażowanie, organizowanie i interpretacja danych Domena Wartość oczekiwana Równania wykładnicze Największa liczba funkcji całkowitych Histogram Nierówności Wyrażenia literalne Środki środka centralnego tendencja Procent wzrostu Prawdopodobieństwo równań racjonalnych Arkusze kalkulacyjne i formuły Formy przechwytywania nachylenia.10-1 Narzędzie Ex penses 10-2 Elektroniczne narzędzia 10-3 Planowanie budżetu 10-4 Przepływy gotówkowe i budżetowanie. Circle sektory, kąt środkowy Cusp Ułamki domeny, dziesiętne i wskaźniki Największe funkcje liczb całkowitych Równania liniowe i nierówności Wyrażenia literowe Matryce Funkcje częściowe Proporcje Równań racjonalnych i wykładniczych Odczytywanie i interpretowanie wykresów linii danych, wykresów słupkowych, wykresów koła Nachylenie i wykresy funkcji liniowych Arkusze kalkulacyjne i formuły Układy równań objętości. I zasadniczo mają tablicę wartości takich jak ta. Powyższa tablica jest uproszczona, zbieram 1 wartość na milisekundę w moim prawdziwy kod i muszę przetworzyć wyjście na algorytm I napisał znaleźć najbliższy szczyt przed punktem w czasie Moje logiki nie powiedzie się, ponieważ w moim przykładzie powyżej, 0 36 jest prawdziwy szczyt, ale mój algorytm patrzył wstecz i zobaczyć bardzo ostatnia cyfra 0 25 jako szczyt, jak tam spadek do 0 24 przed nim. Celem jest podjęcie tych wartości i zastosować algorytm do nich, które będą sprawić im trochę tak że mam bardziej liniowe wartości, tzn. chciałbym, aby moje wyniki były krzywe, a nie jaggedy. I ve powiedziano, aby zastosować wykładniczy ruchomy filtr średnich do moich wartości Jak mogę to zrobić To naprawdę trudne dla mnie do czytania równań matematycznych, Mam do czynienia z lepszym kodem. Jak mogę przetwarzać wartości w mojej tablicy, stosując wykładniczą średnią ruchomą obliczeniową nawet je out. asked 8 lutego 12 na 20 27.To obliczyć wykładniczy średniej ruchomej musisz zachować trochę stanu wokół ciebie potrzebujesz parametru strojenia To wymaga małej klasy przy założeniu, że używasz Java 5 lub późniejszej. Zauważ, że parametr zaniku, jaki chcesz wzbogacić, powinien wynosić od 0 do 1, a następnie użyć średniej do filtrowania. Kiedy czytasz stronę z pewnymi powtórzeniami matematycznymi , to wszystko, co naprawdę musisz wiedzieć, zmieniając je w kodzie kodu polega na tym, że matematycy lubią pisać indeksy do tablic i sekwencji z indeksami dolnymi. pamiętaj jeden starej wartości nie wymaga skomplikowanych tablic stanowych. odpowiedzi 8 lutego w 20 42. TKKocheran Całkiem nieźle, gdy rzeczy mogą być proste Jeśli zaczynasz z nową sekwencją, pobierz nową średnią Uwaga, że pierwsze kilka słów w uśrednionej sekwencji będzie przeskakiwać trochę ze względu na efekty graniczne, ale dostajesz te z innymi ruchoma średnimi za, ale dobrą zaletą jest to, że można owinąć średnią logikę ruchu do uśrednionego i eksperymentu, nie zakłócając reszty swojego programu zbyt wiele osób z Donal 9 lutego 12 w 0 06. Mam trudności z rozumieniem pytań, ale spróbuję odpowiedzieć anyway.1 Jeśli twój algorytm znalazł 0 25 zamiast 0 36, to jest złe To jest nie tak, ponieważ zakłada monotoniczny wzrost lub spadek to zawsze idzie w górę lub zawsze się dzieje Jeśli nie prześlesnisz WSZYSTKICH danych, twoje punkty danych --- jak je przedstawisz --- są nieliniowe Jeśli naprawdę chcesz znaleźć maksymalną wartość pomiędzy dwoma punktami w czasie, od tmin do tmax i fi a maksimum tego podparcia.2 Teraz koncepcja przenoszenia średnich jest bardzo prosta wyobraź sobie, że mam poniższą listę 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Mogę to wygładzić, biorąc średnio dwa Zauważ, że pierwszy numer to średnia 1 5 i 1 4 sekundy, a pierwsze cyfry druga nowa lista to średnia 1 4 i 1 5 trzeciej i drugiej starzej listy trzecia nowa lista średnio 1 5 i 1 4 czwarta i trzecia, i tak dalej mogłem uczynić to okresem trzy lub cztery lub n Zauważ, że dane są dużo gładsze Dobrym sposobem na poruszanie się średnio w pracy jest przejście do Google Finanse, wybierz czas, spróbuj Tesli Motors dość lotnych TSLA i kliknij technicznie na dole wykresu Wybierz Moving Average z danym okresie i Exponential ruchomą średnią, aby porównać ich różnice. Przeciętna średnia ruchoma jest kolejnym opracowaniem tego, ale ciężary starsze dane niższe niż nowe dane to sposób na wygładzanie w kierunku plecy Proszę przeczytać wpis w Wikipedii. Więc to jest bardziej komentarz niż odpowiedź, ale małe pole komentarza było tylko drobne. Powodzenia. Jeśli masz kłopoty z matematyką, możesz przejść prostą średnią ruchową zamiast wykładniczą. Więc wyjście otrzymasz będzie to ostatnie x-y podzielone przez x niepożądane pseudokodę. Zauważ, że będziesz musiał obsłużyć początek i koniec części danych, ponieważ jasno możesz średnie 5 ostatnich terminów, gdy jesteś w Twoim drugim punkcie danych są bardziej wydajnymi sposobami obliczania tej średniej sumy ruchomej - najstarszej najnowszej, ale jest to, aby uzyskać pojęcie o tym, co się dzieje. Po ostatnich testach 8 lutego w 20 41. z poprzednich testów. Uwaga Prawidłowa odpowiedź pochodzi z kodu i - j odnoszą się do której części tekstu ma się zadać pytanie.1 Jakie czynniki wykorzystują pięć technik wygładzania danych przedstawionych w Rozdziale 3. Wszystkie używają tylko obserwacji danych w przeszłości. Wszystkie one nie przewidują cyklicznych odwrotów w danych. C Wszyscy sm oto hałas krótkotrwały przez uśrednienie danych. Nie wszystkie produkty są skorelowane z serią prognoz. Wszystkie powyższe są poprawne.2 Prosta centralna 3-punktowa średnia ruchoma zmiennej serii czasowej Xt jest podana przez. Xt-1 Xt -2 Xt-3 3.B Xt Xt-1 Xt-1 3.C Xt 1 Xt Xt-1 3.D Żadne z powyższych nie jest poprawne.3 Przeciętny poziom wygładzania może prowadzić do błędnego wnioskowania, gdy jest stosowany. dane B. Prognoza trend na rynku akcji. K małe i ograniczone zestawy danych. D duże i obfite zestawy danych. E żadna z powyższych nie jest poprawna4. Które z poniższych nie jest poprawne przy wyborze odpowiedniego rozmiaru stałej wygładzania a w prostym elemencie wyrównania wykładniczego. A Wybierz wartości bliskie zera, jeśli seria ma wiele przypadkowych odmian. B Wybierz wartości zbliżone do jednej, jeśli chcesz, aby wartości prognozy zależały silnie od ostatnich zmian wartości rzeczywistych. C Wybierz wartość, która minimalizuje wartość RMSE. D Wybierz wartość, która zmaksymalizuje błąd średniej kwadrat. E Wszystkie powyższe są poprawne.5 o czym nie ma stałego modelu prostokątnego wygładzania. A powinna mieć wartość zbliżoną do jednego, jeśli dane bazowe są stosunkowo niekorzystne. B powinna mieć wartość zbliżoną do zera, jeśli podstawowe dane są stosunkowo gładkie. C jest bliżej zera, zmiana bieżącej prognozy przy uwzględnieniu obecnego błędu prognozy. D jest bliska, tym większa jest korekta obecnej prognozy, biorąc pod uwagę bieżący błąd prognozy.6 Procedura najmniejszych kwadratów minimalizuje sumę kwadratów resztkowych B. maksymalny błąd. C sumy błędów bezwzględnych. sytek kwadratów resztowych. E żadna z powyższych nie jest poprawna.7 pozostałość jest. Różnica pomiędzy średnią Y na warunku X a neutralnością średnią B. różnica między średnią z Y i jego rzeczywistą wartość. C różnica między przewidywaniem regresji Y i jego wartością rzeczywistą. D różnicy między sumą kwadratów błędów przed i po X jest wykorzystywana do przewidywania YE żadna z powyższych nie jest poprawna.8 zaburzenia modelu regresji za przekształcają błędy. Przyjmuje się, że zachodzi normalny rozkład rozkładu prawdopodobieństwa. B przyjmuje założone, że jest niezależny w czasie. C jest przeciętny do zera 0. Można oszacować przez resztki OLS. E Wszystkie powyższe są poprawne.9 Indeksy sezonowe sprzedaż dla Ośrodka Narciarskiego Black Lab wynosi 1 stycznia 20 i 80 grudnia. Jeśli sprzedaż za grudzień w roku 1998 wyniosła 5000, rozsądny szacunek sprzedaży za styczeń 1999 roku. E Brak jest poprawnych.10 Która z poniższych technik nie jest używana rozwiązywać problem autokorelacji. A Modele autoregresyjne. B Poprawić specyfikację modelu. CRozwiększyć średnie wygładzanie. D Najpierw różnicę danych. E Regresji przy użyciu procentowych zmian.11 Które z poniższych nie jest konsekwencją korelacji szeregowej. A OLS estymacja nachylenia jest teraz bezstronna. Odstępy przewidywania OLS są odchylone. C Kwadrat R jest mniejszy niż 5.D Szacunki punktów są bezstronnie. E Żadne z powyższych nie jest poprawne.12 Autokorelacja prowadzi do przyczyn lub przyczynia się B. Korelacja szeregowa. C Łamanie regresu j. Dys. Nieliniowa regresja. E Wszystkie powyższe są poprawne.13 Dokładne przedziały predykcyjne dla zmiennej zależnej. A mają kształt łuku wokół szacowanej linii regresji. B są liniowe wokół szacowanej linii regresji C. nie biorą pod uwagę zmienności Y wokół wzorcowej regresji. D nie uwzględnia losowości próbki. E Żaden z powyższych nie jest poprawny. Nieśmielony problem Przykład.14 Dwuwymiarowy model regresji liniowej odnoszący się do wydatków na podróże krajowe DTE w funkcji dochodu na jednego mieszkańca IPC oszacowano na podstawie DTE -9589 67 953538 IPC. Forecast DTE przy założeniu, że IPC będzie wynosić 14.750 Dokonać odpowiedniego punktu i przybliżonego 95-procentowego przedziału szacunkowego, przy założeniu, że szacowana wariacja błędu regresji wynosiła 2.077.230 38. Punktem szacunkowym DTE jest. DTE -9589 67 953538 14 750 4 475 02. Standardowym błędem regresji jest 1441 26, a przybliżony przedział ufności 95 wynosi4,475 02 2 1441 26,4,475 02 2882 52.P 1592 50 DTE 7357 54 95.b Biorąc pod uwagę, że rzeczywisty DTE wyniósł 7.754 mln, obliczyć błąd procentowy w prognozie. Jeśli rzeczywista wartość DTE wynosi 7.754, procentowy błąd w prognozie, w oparciu o punktowy szacunek 4475 02, to 42 3. 7754 - 4475 02 7754 423,15 Jeśli okaże się, że błędy prognozy z modelu typu ARIMA wykazują korelację szeregową, taki model. A nie jest odpowiednim modelem prognozowania B. jest kandydatem na dodanie innej zmiennej objaśniającej. C prawie na pewno zawiera sezonowość. D jest kandydat do regresji Cochrane-Orcutt. E Wszystkie powyższe poprawki są prawidłowe.16 Średnie modele ruchome są najlepiej opisane jako. Średnie średnie ważone średnie ważone średnie ważone średnich szarości hałasu średnie ważone nietypowych losowe warianty. E Żadne z powyższych nie jest poprawne.17 Który z poniższych wzorców korlografii funkcji autokorelacji częściowej jest niezgodny z procesem autoregresywnego przetwarzania danych. A Zmienna wykładnicza do zero. B Cyklicznie spadająca do zera. C Pozytywna najpierw ujemne i wzrastające do zera 0. Ujemne na początku, a następnie pozytywne i malejące do zera. E Wszystkie powyższe poprawne.18 Funkcja autokorelacji serii czasów przedstawia współczynniki znacznie różniące się od zera w przypadku opóźnień 1 do 4 Częściowe funkcja autokorelacji pokazuje jeden skok i monotonicznie zwiększa się do zera w miarę wzrostu długości opóźnień Taka seria może być modelowana jako model. E Żadne z powyższych nie jest poprawne.19 Które z poniższych nie jest pierwszym krokiem w procesie wyboru modelu ARIMA. Zbadanie funkcji autokorelacji surowej serii. B sprawdzenie częściowej funkcji autokorelacji surowej serii. Przetestuj dane na stacjonarność. Oszacuj model ARIMA 1,1,1 do celów referencyjnych. E Wszystkie powyższe informacje są poprawne. 20 Jaka jest hipoteza zerowa, która jest testowana przy użyciu statystyki Box-Pierce. A Zestaw autokorelacji jest równy zero. B. Zestaw autokorelacji jest wspólnie nie równy zero. C. Zestaw autokorelacji jest wspólnie równoważny do jednego. D. Zestaw autokorelacji nie jest wspólny aniżeli jeden. E Wszystkie powyższe błędy są błędne.21 Głównym celem łączenia prognoz jest zmniejszenie. B. średnie oszacowanie prognozowania. C średnia kwadratowa prognoza błędu. D. średnia prognoza bezwzględna error. E Wszystkie powyższe są poprawne.22 Które z poniższych zalet jest korzystne z punktu widzenia adaptacyjnego podejścia do oszacowania optymalnej wagi w przewidywanym procesie kombinacji. A Wagi zmieniają się z okresu na okres. BADANIE skumulowanego modelu modelu prognozy może być wykonana. C. Użyta jest kowariancja między wariantami błędów. Masy są wybierane tak, aby zmaksymalizować wariancję błędu regresji. E Wszystkie powyższe informacje są poprawne.
No comments:
Post a Comment