Kultivera Honor Serve. Financial Algebra.1-1 Företagsorganisation 1-2 Aktiemarknadsdata 1-3 Aktiemarknadsdata Diagram 1-4 Enkla Rörande Medeltal 1-5 Börsmarknad Ticker 1-6 Lager Transaktioner 1-7 Lager Transaktionskostnader 1- 8 Lageruppdelningar 1-9 Utbytesinkomst. Candlestick-diagram Bråk, decimaler och procentuell andel Linjär ekvation Litterlig ekvation Genomsnittlig aritmetisk medelvärde Procent ökning och minskning Förhållande och andel Läs, tolk och skapa streck - och linjediagram Enkla glidande medelvärden Spreadsheets och formler.2- 1 Tolkning av scatterplots 2-2 Linjär regression 2-3 Leverans och efterfrågan 2-4 Fast och variabel kostnad 2-5 Diagram över kostnader och intäktsfunktioner 2-6 Analys av ojämnheter 2-7 Profitlikningen 2-8 Matematiskt modellerar ett företag. Förhållande Funktioner - domän och intervall Linjär ekvation lutningsavlyssningsform Linjär regression Parabola vertex och symmetriaxel Kvadratisk formel Spridningsplottor och korrelation Spreadsheets och formler Transitiv egenskap av beroende3-1 Chec Konungskonton 3-2 Avstämma en bankredovisning 3-3 Besparingsräkningar 3-4 Utforska sammansatt ränta 3-5 Sammansatt ränteformel 3-6 Kontinuerlig sammansättning 3-7 Framtida värde av investeringar 3-8 Nuvarande värde av investeringar. Exponentialfunktioner Exponentiell bas E Exponentiell tillväxt och sönderfall Formler Linjära ekvationer och ojämlikheter Gränser Operativ ordning Rekursivt och iterativt tänkande mönster, tillväxt, minskning, sammansatt intresse.4-1 Introduktion till konsumentkrediter 4-2 Lån 4-3 Lånberäkning och regression 4-4 kreditkort 4-5 Kreditkortutlåtande 4-6 Genomsnittlig dagbalans. Kubisk regression Exponentiell tillväxt och fördröjning Linjära ekvationer och ojämlikheter Linjär regression Åtgärder av central tendens Naturlig logaritm, bas e Procent Kvadratisk regression Kalkylblad och formler.5-1 Annonser 5-2 Köp Eller Sälj en bil 5-3 Graffrekvensfördelningar 5-4 Bilförsäkring 5-5 Linjär bilavskrivning 5-6 Historisk och exponentiell avskrivning 5-7 Kördata 5-8 Driven Ving Säkerhetsdata 5-9 Olycksfallsundersökningsdata. Cirkelradio, diameter, ackord Avstånd Formel Exponentiell tillväxt och sönderfall Linjära ekvationer och ojämlikheter Linjära och exponentiella funktioner Centrala tendenser Metriska system Naturlig logaritm Procent och proportioner Styckfunktioner Område Läs och tolk datafrekvensbord Stav-och-blad-plottar, rutor plottar Quartiles Riktiga linjekvationer avskrivningar Lutning, lutningsavlyssningsform Kvadratrotsekvationer Kalkylblad och formler System av linjära ekvationer och ojämlikheter i två variabler.6-1 Leta efter anställning 6-2 Löptider och timme Priser 6-3 Provisioner, Royalties och Piecework Betala 6-4 Medarbetarförmåner 6-5 Social trygghet och Medicare. Cusps Piecewise funktioner Exponentiella funktioner Grafer Linjära funktioner Literal expressions Åtgärder av central tendens Procentrabatt Spreadsheets och formler.7-1 Skatt tabeller, Arbetsblad och scheman 7-2 Modelleringsskatteplaner 7-3 Resultaträkning 7-4 Former 1040EZ och 10 40A 7-5 Form 1040 och Scheman A och B. Cusps Domäner Linjära ekvationer och ojämlikheter Litterala uttryck Procent Piecefunktioner.8-1 Hitta en plats att leva 8-2 Läs en golvplan 8-3 Hypoteksprocess 8-4 Köp en Hem 8-5 Uthyrning, Condominiums och Cooperatives. Area och skala faktor Område med oregelbundna regioner Bar grafer Exponentiell regression Stora heltal funktionen Bokstavliga uttryck Monte Carlo metod Sannolikhet Rationella och exponentiella ekvationer Skale teckningar Scatterplots och linjär regression Kalkylblad och formler System av linjära ekvationer och formler Ojämlikheter i två variabler.9-1 Pensionsinkomst från sparande 9-2 Socialförsäkringsförmåner 9-3 Pensioner 9-4 Livförsäkring. Samla in, organisera och tolka data Domänförväntat värde Exponentiella ekvationer Största heltalsfunktioner Histogram Ojämlikhet Litterala uttryck Åtgärder i centrala Tendens Procentökning Troligt rationella ekvationer Spreadsheets och formler Slope-intercept forms.10-1 Utility Ex Penses 10-2 Elektroniska verktyg 10-3 Kartlägga en budget 10-4 Kassaflöde och budgetering. Cirkelsektorer, centralvinkel Cusp Domän Fraktioner, decimaler och förhållanden Storaste heltalsfunktion Linjära ekvationer och ojämlikheter Litterära uttryck Matriser Stycksfunktioner Proportioner Rationella och exponentiella ekvationer Läs och tolk datagradsdiagram, stapeldiagram, cirkeldiagram Slope och graphing linear functions Spreadsheets och formler System för ekvationer Volym. Jag har i princip en uppsättning värden som denna. Ovanstående matris är förenklad, jag samlar 1 värde per millisekund i min Riktig kod och jag måste bearbeta utmatningen på en algoritm skrev jag för att hitta den närmaste toppen före en tidpunkt. Min logik misslyckas eftersom i mitt exempel ovan är 0 36 den riktiga toppen, men min algoritm skulle se bakåt och se själva Sista nummer 0 25 som topp, eftersom det sänker till 0 24 före det. Målet är att ta dessa värden och tillämpa en algoritm för dem som släpper ut dem lite Så att jag har mer linjära värden, det vill säga att jag tycker att mina resultat är kurva, inte jaggedy. Jag har fått höra att använda ett exponentiellt glidande medelfilter till mina värden. Hur kan jag göra det? Det är verkligen svårt för mig att läsa matematiska ekvationer, Jag hanterar mycket bättre med code. How behandlar jag värden i min array och tillämpar en exponentiell glidande genomsnittlig beräkning för att till och med utföra dem. Skannade den 8 februari 12 på 20 27. För att beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde behöver du hålla någon stat runt och du Behöver en inställningsparameter Detta kräver en liten klass om du antar att du använder Java 5 eller senare. Inställning med sönderfallsparametern du vill kan ta tuning ska vara mellan 0 och 1 och använd sedan medelvärdet för att filtrera. När du läser en sida om någon matematisk återkommande , Allt du verkligen behöver veta när du gör det till kod är att matematiker gillar att skriva indexer i arrays och sekvenser med prenumerationer. De har några andra noteringar också, vilket hjälper inte Emellertid är EMA ganska enkel eftersom du bara behöver Kom ihåg en Gammalt värde inga komplicerade tillståndsuppsättningar krävs. Svarade den 8 februari 12 på 20 42. TKKocheran Ganska mycket Är det inte trevligt när saker kan vara enkla Om du börjar med en ny sekvens får du en ny medelvärdering Observera att de första villkoren i den genomsnittliga sekvensen kommer att Hoppa runt lite på grund av gränseffekter, men du får även de med andra glidande medelvärden. Men en bra fördel är att du kan sätta in den glidande genomsnittliga logiken i avtagaren och försöka utan att störa resten av ditt program för mycket. Donal Fellows 9 feb 12 på 0 06. Jag har svårt att förstå dina frågor, men jag kommer att försöka svara ändå.1 Om din algoritm hittat 0 25 istället för 0 36, då är det fel Det är fel eftersom det förutsätter en monotonisk ökning eller minskning Som alltid går upp eller går alltid ner Om du inte vill ha det maximala värdet mellan två punkter i tid, så skar du din matris Från tmin till tmax och fi Nd maxen av den subarray.2 Nu är konceptet med glidande medelvärden väldigt enkelt föreställ dig att jag har följande lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Jag kan släta ut det genom att ta medeltalet av två Nummer 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observera att det första numret är genomsnittet av 1 5 och 1 4 sekund och första siffror den andra nya listan är genomsnittet av 1 4 och 1 5 tredje och andra gamla listan den tredje Ny lista i genomsnitt 1 5 och 1 4 fjärde och tredje och så vidare kunde jag ha gjort det period tre eller fyra eller n Observera hur dataen är mycket jämnare Ett bra sätt att se glidande medelvärden på jobbet är att gå till Google Finans, välj ett lager försök Tesla Motors ganska flyktiga TSLA och klicka på technicals längst ner i diagrammet Välj Flytta genomsnittet med en given period och Exponentiell glidande medelvärde för att jämföra deras skillnader. Exponential glidande medelvärde är bara en annan utarbetande av detta, men vikter Den äldre data mindre än den nya data detta är ett sätt att förspänna utjämningen mot baksidan Vänligen läs Wikipedia-posten. Så det här är mer en kommentar än ett svar, men den lilla kommentarrutan var bara för liten lycka till. Om du har problem med matte kan du gå med ett enkelt rörligt medel istället för exponentiellt. Så utsignalen Du får vara de sista x-termerna dividerat med x Otestad pseudokod. Notera att du kommer att behöva hantera start - och slutdelarna av data eftersom det tydligt är att du inte kan räkna med de senaste 5 termerna när du befinner dig på din andra datapunkt. Är mer effektiva sätt att beräkna denna rörliga genomsnittliga summan summan - äldsta nyaste, men det här är att få konceptet av vad som händer across. answered Feb 8 12 på 20 41. från tidigare test. Notera Det korrekta svaret följs av Koden i - j hänvisa till vilken del av texten frågan är avsedd att adressera.1 Vilka faktorer har de fem datautjämningsteknikerna som presenteras i kapitel tre gemensamt. De använder alla endast tidigare observationer av data. B De misslyckas med att prognosera Cykliska omkastningar i data. C De alla sm Oj kortvarigt brus genom medelvärdesdata. De alla produkter seriellt korrelerade prognoser. En alla ovanstående är korrekta.2 Ett enkelcentrerat 3-punkts glidande medelvärde för tidsserievariabeln Xt ges av A. Xt-1 Xt -2 Xt-3 3.B Xt Xt-1 Xt-1 3.C Xt 1 Xt Xt-1 3.D Ingen av ovanstående är korrekta.3 Flyttande medelutjämning kan leda till vilseledande inferens när den appliceras på en stationär Data. B prognos trend reversering på aktiemarknaden. C små och begränsade dataset. D stora och rikliga datamängder. E Inget av ovanstående är korrekta.4 Vilket av följande är inte korrekt när det gäller att välja lämplig storlek på utjämningskonstanten A i den enkla exponentiella utjämningsmodellen. A Välj värden nära noll om serien har stor slumpmässig variation. B Välj värden nära en om du önskar att prognosvärdena beror starkt på de senaste ändringarna i de faktiska värdena. C Välj Ett värde som minimerar RMSE. D Välj ett värde som maximerar medelkvadratfelet. E Alla ovanstående är korrekta.5 Den sms Utjämning konstant a av den enkla exponentiella utjämningsmodellen. En bör ha ett värde nära ett om den underliggande data är relativt ojämn. B bör ha ett värde nära noll om den underliggande data är relativt jämn. C är närmare noll, desto större Revisionen i den aktuella prognosen med nuvarande prognosfel. D är närmare en, desto större är översynen i den aktuella prognosen givet det aktuella prognosfelet.6 Minsta kvadratproceduren minskar A-summan av resterna. B Maximalt fel. C summa av absoluta fel. D summa av kvadrerade rester. En av ovanstående är korrekta.7 En rest är A. Skillnaden mellan medelvärdet av Y villkorat X och det ovillkorliga medelvärdet. B Skillnaden mellan medelvärdet Av Y och dess faktiska värde. C skillnaden mellan regressionsprediktionen av Y och dess faktiska värde. D skillnaden mellan summan av kvadrerade fel före och efter X används för att förutse YE Inget av ovanstående är korrekt.8 Regressionsmodellstörningar fo Omräkningsfel. A antas följa en normal sannolikhetsfördelning. B antas vara oberoende över tiden. C antas vara medelvärdet till noll. Det kan beräknas av OLS-residualer. E Samtliga ovanstående är korrekta.9 Säsongsindex av Försäljningen till Black Lab Ski Resort är för 1 januari 20 och 80 december. Om försäljningen för december 1998 var 5000, är en rimlig uppskattning av försäljningen för januari 1999.En av ovanstående är korrekta.10 Vilken av följande tekniker används inte För att lösa problemet med autocorrelation. A Autoregressive models. B Förbättra modellspecifikationen. C Flytta genomsnittlig utjämning. D Först differentierar data. E Regression med hjälp av procentuella förändringar.11 Vilket av följande är inte en följd av seriell korrelation. A OLS Lutningsuppskattningar är nu objekta. OLS-prediktionsintervallerna är förspända. C R-kvadraten är mindre än 5.D-punktsberäkningarna är objektiva. E Ingen av ovanstående är korrekta.12 Autokorrelation leder till eller orsakar. B Seriell korrelation. C Spurious regress Jon. Nonlinear regression. E Alla ovan är korrekta.13 Exakt prediktionsintervaller för den beroende variabeln. A är bågformade runt den uppskattade regressionslinjen. B Är linjära runt den uppskattade regressionslinjen. C tar inte variabiliteten hos Y Runt provregressionen. D Ta inte hänsyn till slumpmässigheten i urvalet. E Ingen av ovanstående är korrekt. Kortproblem Exempel.14 En bivariat linjär regressionsmodell som avser inhemska reseutgifter DTE som en funktion av inkomst per capita IPC Uppskattades as. DTE -9589 67 953538 IPC. Forecast DTE under antagandet att IPC kommer att vara 14.750 Gör den lämpliga punkten och approximativa 95 procentintervalluppskattningar, förutsatt att den beräknade regressionsfelvarianansen var 2.077.230 38. Poängskattningen för DTE är. DTE -9589 67 953538 14 750 4 475 02. Standardfelet i regressionen är 1441 26 och det approximativa 95 konfidensintervallet är 4,475 02 2 1441 26,4,475 02 2882 52.P 1592 50 DTE 7357 54 95.b Med tanke på att Faktiska DTE visade sig vara 7 754 miljoner, beräkna procentprocentfelet i din prognos. Om det faktiska värdet av DTE är 7 754, är procentprocentfelet i prognosen baserat på punktberäkningen av 4475 02 42 3 7754 - 4475 02 7754 423.15 Om det visar sig att prognosfel från en ARIMA-typmodell uppvisar seriell korrelation, är en sådan modell A inte en lämplig prognosmodell. B är en kandidat för att lägga till en annan förklarande variabel. C innehåller nästan säsongsbundenhet. D är en Kandidat för Cochrane-Orcutt regression. E Samtliga ovanstående är korrekta.16 Flyttande genomsnittsmodeller beskrivs bäst som. A enkla medelvärden. B icke-viktade medelvärden. C viktade medelvärden för vitstråleserier. Dviktade medelvärden för icke-normala Slumpmässiga variater. E Ingen av de ovanstående är korrekta.17 Vilket av följande mönster av korrelogrammet för partiell autokorrelationsfunktion är inkonsekvent med en underliggande autoregressiv dataprocess. A.A exponentiellt sänker till noll. B Cykliskt sänker till noll. C Positiv vid Först, då negativ och ökar till noll. D Negativ först, då positiv och sänker till noll. E Alla ovanstående är korrekta.18 Autokorrelationsfunktionen i en tidsserie visar koefficienter som skiljer sig signifikant från noll vid lags 1 till 4 Den partiella Autokorrelationsfunktionen visar en spets och ökar monotont till noll då lags längd ökar En sådan serie kan modelleras som en modell. E Ingen av ovanstående är korrekt.19 Vilket av följande är inte ett första steg i ARIMA-modellvalet. A Undersök autokorrelationsfunktionen för den råa serien. B. Undersök den delvisa autokorrelationsfunktionen hos den råa serien. C Testa data för stationaritet. D Uppskatta en ARIMA 1,1,1-modell för referensändamål. E Alla ovanstående är korrekta. 20 Vad är nollhypotesen som testas med hjälp av Box-Pierce-statistiken. A Satsen av autokorrelationer är gemensamt lika med noll. Satsen av autokorrelationer är gemensamt inte lika med noll. C Satsen av autokorrelationer är gemensamt ekvivalenta Ual till one. D Satsen av autokorrelationer är gemensamt inte lika med one. E Alla ovan är felaktiga.21 Huvudsyftet med att kombinera prognoser är att minska. B betyder prognostiserad bias. C betyder kvadratprognostiseringsfelet. D betyder absolut prognostisering Error. E Alla ovan är korrekta.22 Vilket av följande är en fördel med att använda det adaptiva tillvägagångssättet för att uppskatta de optimala vikterna i prognostiserad kombinationsprocess. A vikterna förändras från period till period. BA-test av den kombinerade prognosmodellens bias Kan utföras. C Kovariansen mellan felavvikelser utnyttjas. Vikten väljs så att maximera regressionsfelvarianen. E Samtliga ovanstående är korrekta.
No comments:
Post a Comment