Estamos usando parámetros. Usando parámetros para encontrar el óptimo f. Funciones con parámetros

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Práctico robot para sujetar Clase de informática 7.

Mire esos: Ocho y ciclo de comando Repita N veces

Prueba: Palabra de prueba

Pregunta número 1:¿Para qué utilizamos la configuración de la página del documento?

Para insertar paginación
Poner guiones
Para establecer sangrías desde los bordes de la página hasta los bordes del texto
Para alinear el texto

Respuesta: 3;

Pregunta número 2:¿Podemos dibujar un marco alrededor de parte del texto para que se destaque?

Elija una de las opciones de respuesta:

Sí, necesitas usar bordes y rellenar para eso.
Y para esto necesitas usar los parámetros de la página
Esto se puede hacer usando el elemento Campos en la Configuración de página.
No, solo puedes enmarcar toda la página

Respuesta 1;

Pregunta número 3:¡Atención, hay varias respuestas posibles a esta pregunta!
¿Qué puntos podemos realizar a la hora de imprimir un documento?

Especifique el número de páginas
Especificar la impresión de varias páginas en una
Especifique imprimir 5 páginas en una
imprimir solo páginas individuales
Seleccionar para imprimir varias copias

Respuesta: 1,2,4,5;

Pregunta número 4: Un editor de texto es un programa para ...

Elija una de las opciones de respuesta:

Procesando información gráfica
procesamiento de video
Procesando información de texto
trabajar con grabaciones de música

Respuesta: 3;

Pregunta número 5: Cómo eliminar un carácter a la izquierda del cursor ...

Elija una de las opciones de respuesta:

Haga clic en Eliminar.
Presione BS
Presione Alt
Presione Ctrl + Mayús

Respuesta: 2;

Pregunta número 6: Especifique cómo guardar el documento editado con un nombre diferente.

Pregunta número 7: ¿Qué acción podemos realizar con la mesa?

Seleccione varias opciones de respuesta:

Fusionando celdas
Cambiar el número de filas y columnas
Llenar una celda
Insertar imagen en lugar de borde
cambiar la apariencia de los bordes de la tabla

Respuesta: 1,2,3,5;

Pregunta número 8: El cursor es

Elija una de las opciones de respuesta:

Dispositivo de entrada de texto
tecla del teclado
elemento de visualización más pequeño en la pantalla
una marca en la pantalla del monitor que indica la posición en la que se mostrará la entrada del teclado

Respuesta: 4;

Pregunta número 9: ¿Cómo habilitar la barra de herramientas de dibujo?

Elija una de las opciones de respuesta:

Vista - Barras de herramientas - Dibujo
Editar - Pegar - Barras de herramientas - Dibujar
Archivo - Abrir - Dibujar

Respuesta 1;

Pregunta número 10:¿Cómo se puede insertar una imagen en un documento de texto de TP MS Word?
(Atención a esta pregunta, hay varias respuestas posibles).

Seleccione varias opciones de respuesta:

De editor grafico
desde el archivo
de la colección de imágenes confeccionadas
desde el menú Archivo
de la impresora

Respuesta: 1,2,3;

Pregunta número 11: Cómo en editor de texto imprimir un carácter que no está en el teclado?

Elija una de las opciones de respuesta:

Usar inserción de símbolo
Usa el dibujo para esto
Pegar desde archivo especial

Respuesta 1;

Pregunta número 12: Especifique la secuencia de acciones que se realizarán cuando inserte una fórmula.

Indique el orden de las opciones de respuesta:

Seleccione el elemento de menú Insertar
Haga clic en objeto
Seleccione Ecuación de Microsoft
Escribe una fórmula
Haga clic con el botón izquierdo en un área libre de la pantalla

Respuesta: 1-2-3-4-5;

Nominado por el profesor de informática del Liceo Internacional "Grand" Cheban L.I.

Planificación temática de calendario en informática, vídeo en informática en línea, informática en las escuelas

Ahora que se han encontrado los valores más adecuados de los parámetros de distribución, calculamos el f óptimo para esta distribución. Podemos aplicar el procedimiento que se usó en el capítulo anterior para encontrar la f óptima bajo distribución normal. La única diferencia es que las probabilidades para cada valor estándar (valor X) se calculan usando las ecuaciones (4.06) y (4.12). En una distribución normal, encontramos la columna de probabilidades asociadas (probabilidades correspondientes a un cierto valor estándar) usando la ecuación (3.21). En nuestro caso, para encontrar las probabilidades asociadas, se debe seguir el procedimiento descrito en detalle anteriormente:

Para un valor X estándar dado, calcule su correspondiente N \ "(X) usando la ecuación (4.06).

Para cada valor X estándar, calcule la suma acumulada de los valores N \ "(X) correspondientes a todos los X anteriores.

Ahora para encontrar N (X) es decir probabilidad total para un X dado, sume la suma actual correspondiente al valor de X a la suma actual correspondiente al valor anterior de X. Divida el valor resultante por 2. Luego divida el cociente resultante por cantidad total de todos N \ "(X), es decir, el último número en la columna de sumas acumuladas. Este nuevo cociente es la probabilidad de una cola asociada para una X dada.

Dado que ahora tenemos un método para encontrar probabilidades asociadas para valores estándar de X en este conjunto valores de los parámetros, podemos encontrar la f óptima. El procedimiento es exactamente el mismo que se usó para encontrar el f óptimo en una distribución normal. La única diferencia es que calculamos la columna de probabilidades asociadas de forma diferente. En nuestro ejemplo con 232 operaciones, los valores de los parámetros que se obtienen con el valor más bajo de la estadística K-S son 0.02, 2.76, O y 1.78 para LOC, SCALE, SKEW y KURT, respectivamente. Obtuvimos estos valores de parámetros utilizando el procedimiento de optimización descrito en este capítulo. Estadísticas de K-S== 0.0835529 (lo que significa que en su peor punto, las dos distribuciones se eliminan un 8.35529%) a un nivel de significancia de 7.8384%. La Figura 4-10 muestra la función de distribución para los valores de los parámetros que mejor se ajustan a nuestras 232 operaciones. Si tomamos estos parámetros y encontramos la f óptima para esta distribución, limitando la distribución a +3 y -3 sigma usando 100 puntos de datos igualmente espaciados, obtenemos f = 0.206, o 1 contrato por cada $ 23,783.17. Compare esto con la regla de oro, que mostrará que el crecimiento óptimo se logra con 1 contrato por cada $ 7,918.04 en el saldo de la cuenta. Obtenemos este resultado si restringimos la distribución a 3 sigma en cada lado de la media. De hecho, en nuestro flujo comercial empírico, tuvimos una pérdida en el peor de los casos de 2,96 sigma y una ganancia en el mejor de los casos de 6,94 sigma. Ahora, si regresamos y restringimos la distribución a 2.96 sigma a la izquierda de la media y 6.94 sigma a la derecha (y esta vez usando 300 puntos de datos igualmente espaciados), obtenemos la f = 0.954 óptima, o 1 contrato por cada $ 5062.71 sobre el saldo de la cuenta. ¿Por qué difiere del óptimo empírico G = 7918.04?

El problema es la "aspereza" de la asignación real.

Recuerde que el nivel de significancia de nuestros parámetros de mejor ajuste fue solo del 7.8384%. Tomemos una distribución de 232 transacciones y colóquela en 12 celdas de -3 a +3 sigma.

Número de celdas de operaciones

Bg „. -0,5 0,0 43

b - \ "0.0 0.5 69

Tenga en cuenta que hay huecos en las colas de la distribución, es decir, áreas, o celdas, donde no hay datos empíricos. Estas áreas se suavizan cuando ajustamos nuestra distribución regulada a los datos, y son estas áreas suavizadas las que causan la diferencia entre el óptimo paramétrico y empírico Γ. ¿Por qué nuestra distribución característica, con todas las posibilidades de ajustar su forma, no es muy cercana? a la distribución real? La razón es que la distribución observada tiene demasiados puntos de inflexión. La parábola se puede dirigir con ramas hacia arriba o hacia abajo. Sin embargo, a lo largo de toda la parábola, la dirección de la concavidad o convexidad no cambia. En el punto de inflexión, la dirección de la concavidad cambia. La parábola tiene 0 puntos de inflexión,

4899,56 -3156,33 -1413,1 330,13 2073,36 3816,59

Figura 4-11 Puntos de inflexión de la distribución en forma de campana

Figura 4-10 Asignación ajustable para 232 operaciones

ya que la dirección de la concavidad nunca cambia. Un objeto en forma de S que yace de lado tiene un punto de inflexión, es decir, el punto donde cambia la concavidad. La figura 4-11 muestra distribución normal... Tenga en cuenta que hay dos puntos de inflexión en una curva en forma de campana, como una distribución normal. Dependiendo del valor de ESCALA, nuestra distribución ajustable puede tener cero puntos de inflexión (si la ESCALA es muy baja) o dos puntos de inflexión. La razón por la que nuestra distribución regulada no describe muy bien la distribución real de las operaciones es porque la distribución real tiene demasiados puntos de inflexión. ¿Significa esto que la distribución característica resultante es incorrecta? Lo más probable es que no. Si quisiéramos, podríamos crear una función de distribución que tuviera más de dos puntos de inflexión. Esta función podría adaptarse mejor a la distribución real. Si tuviéramos que crear una función de distribución que permita un número ilimitado de puntos de inflexión, la ajustaríamos exactamente a la distribución observada. La f óptima obtenida de tal curva coincidiría prácticamente con la empírica. Sin embargo, cuantos más puntos de inflexión tuviéramos que agregar a la función de distribución, menos confiable sería (es decir, representaría menos operaciones futuras). No estamos tratando de ajustar exactamente el IK paramétrico al observable, solo estamos tratando de determinar cómo se distribuyen los datos observados para poder predecir con gran certeza el futuro óptimo 1 (si los datos se distribuyen de la misma manera que en el pasado). Se han eliminado los puntos de inflexión falsos en la distribución regulada, adaptados a las operaciones reales. Expliquemos lo anterior con un ejemplo. Digamos que estamos usando una placa Galton. Sabemos que la distribución asintótica de las bolas que caen por el tablero será normal. Sin embargo, solo vamos a lanzar 4 bolas. ¿Podemos esperar que los resultados de lanzar 4 bolas se distribuyan normalmente? ¿Qué tal 5 bolas? 50 bolas? En un sentido asintótico, esperamos que la distribución observada se acerque más a la normal a medida que aumenta el número de operaciones. Ajustar la distribución teórica a cada punto de inflexión en la distribución observada no nos dará un mayor grado de precisión en el futuro. A un número grande de operaciones, podemos esperar que la distribución observada converja con la esperada y muchos puntos de inflexión se llenarán con operaciones cuando su número llegue al infinito. Si nuestros parámetros teóricos reflejan con precisión la distribución de operaciones reales, entonces la G óptima derivada de la distribución teórica será más precisa para la secuencia futura de operaciones que la G óptima calculada empíricamente a partir de operaciones pasadas. En otras palabras, si nuestras 232 operaciones representan la distribución de las operaciones futuras, entonces podemos esperar que la distribución de las operaciones futuras esté más cerca de nuestra distribución teórica "ajustada" que la observada, con sus muchos puntos de inflexión y "ruido" debido. para limitar el número de transacciones. Por lo tanto, podemos esperar que el futuro sea óptimo (se parecerá más al óptimo Γ obtenido de la distribución teórica que al óptimo Γ obtenido empíricamente a partir de la distribución observada.

Entonces, en este caso, es mejor usar no el empírico, sino el G óptimo paramétrico. La situación es similar al caso considerado con 20 lanzamientos de moneda en el capítulo anterior. Si esperamos el 60% de las ganancias en un juego 1: 1, entonces el G = 0,2 óptimo. Sin embargo, si solo tuviéramos datos empíricos sobre los últimos 20 lanzamientos, 11 de los cuales fueron ganadores, nuestro óptimo (sería 0.1. Suponemos que el óptimo paramétrico (($ 5062.71 en este caso) es correcto, ya que es óptimo para el función que "genera" intercambios. Como en el caso del juego mencionado con un lanzamiento de moneda, asumimos que el óptimo (para el siguiente intercambio está determinado por la función de generación paramétrica, incluso si el paramétrico (difiere del óptimo empírico)

Obviamente, los parámetros limitantes tienen gran influencia al óptimo Г ¿Cómo elegir estos parámetros limitantes? Veamos qué pasa cuando movemos el borde superior. La siguiente tabla está compilada para un límite inferior de 3 sigma usando 100 puntos de datos equidistantes y parámetros óptimos para 232 operaciones: \ r \ nLímite superior G \ r \ n3 Sigmas 0.206 $ 23783.17 \ r \ n4 Sigmas 0.588 $ 8332.51 \ r \ n5 Sigmas 0.784 $ 6249.42 \ r \ n6 Sigmas 0.887 $ 5523.73 \ r \ n7 Sigmas 0.938 $ 5223.41 \ r \ n8 Sigmas 0.963 $ 5087.81 \ r \ n * * * \ r \ n * * * \ r \ n100 Sigmas $ 0.999 4904.46 \ r \ n

Tenga en cuenta que con un límite inferior constante, cuanto más alto se mueve el límite superior, más cerca del límite óptimo (a 1. Por lo tanto, cuanto más empujamos el límite superior, más cerca del óptimo (en dólares estará al límite inferior (esperado perder el peor de los casos). En el caso de que nuestro borde inferior esté en -3 sigma, cuanto más movamos el borde superior, más cerca del límite óptimo (en dólares estará al borde inferior, es decir, a $ 330,13 - (1743.23 * 3) = = - $ 4899.56 Mire lo que sucede cuando el límite superior no cambia (3 sigma) y movemos el límite inferior Bastante rápido, la expectativa aritmética matemática de tal proceso resulta ser negativa. Esto se debe a que más que el 50% del área bajo la función característica está a la izquierda del eje vertical. Por lo tanto, cuando movemos el parámetro delimitador inferior, el óptimo (tiende a cero. Ahora veamos qué sucede si comenzamos a mover simultáneamente ambos pares delimitadores metros. Aquí usamos un conjunto de parámetros óptimos 0.02, 2.76, 0 y 1.78 para distribuir 232 operaciones y 100 puntos de datos equidistantes:

Límites superior e inferior B \ r \ n3 Sigmas 0.206 $ 23783.17 \ r \ n4 Sigmas 0.158 $ 42 040.42 \ r \ n5 Sigmas 0.126 $ 66 550.75 \ r \ n6 Sigmas 0.104 $ 97 387.87 \ r \ n * * * \ r \ n * * * \ r \ n100 Sigmas 0,053 $ 322625,17 \ r \ n

Tenga en cuenta que el óptimo (se acerca a 0 cuando rechazamos ambos parámetros limitantes. Además, dado que la pérdida en el peor de los casos aumenta y se divide por el G óptimo más pequeño, nuestro $ 1, es decir, la cantidad de financiamiento de 1 unidad, también se acerca al infinito .

Problema La mejor decision Los parámetros restrictivos se pueden formular como una pregunta: ¿dónde pueden ocurrir las mejores y las peores operaciones en el futuro (cuándo operaremos en este sistema de mercado)? Las colas de distribución en realidad tienden a más y menos infinito, y deberíamos financiar cada contrato con una cantidad infinitamente grande (como en el último ejemplo, donde empujamos ambos límites). Por supuesto, si vamos a comerciar sin cesar largo tiempo , nuestro óptimo (en dólares será infinitamente grande. Pero no vamos a negociar en este sistema de mercado para siempre. El G óptimo al que vamos a negociar en este sistema de mercado es una función de las mejores y peores operaciones asumidas. Recuerde que si lanzamos una moneda 100 veces y anotamos la barra de cruces más larga en una fila, y luego lanzamos la moneda 100 veces más, entonces la barra de cruces después de 200 lanzamientos es probable que sea mayor que después de 100 lanzamientos. Así, si el peor caso de pérdida en nuestra historia de 232 operaciones fue de 2, 96 sigma (tomemos 3 sigma por conveniencia), entonces en el futuro deberíamos esperar una pérdida de más de 3 sigma. Por lo tanto, en lugar de limitar nuestra distribución a el historial de operaciones (-2,96 y +6,94 sigma), lo limitaremos a 4 y +6,94 sigma. Probablemente deberíamos esperar que en el futuro sea el límite superior y no el límite inferior. No tomar en cuenta este hecho por varias razones. el hecho de que los sistemas comerciales en el futuro empeorarán su rendimiento en comparación con el trabajo con datos históricos, incluso si no utilizan parámetros optimizados. Todo se reduce al principio de que la eficacia de los sistemas comerciales mecánicos está disminuyendo gradualmente. En segundo lugar, el hecho de que estemos pagando un precio más bajo por el error en la f óptima cuando nos desplazamos hacia la izquierda en lugar de hacia la derecha del pico de la curva f sugiere que deberíamos ser más conservadores en nuestros pronósticos para el futuro. Calcularemos el óptimo paramétrico f en las restricciones sigma -4 y +6,94 utilizando 300 puntos de datos equidistantes. Sin embargo, al calcular las probabilidades para cada una de las 300 celdas de datos equidistantes, es importante que consideremos la distribución sigma 2 antes y después de los parámetros de restricción elegidos. Por lo tanto, determinaremos las probabilidades asociadas usando celdas en el rango de -6 a +8,94 sigma, incluso si el rango real es de -4 a +6,94 sigma. Así, aumentaremos la precisión de los resultados. El uso de los parámetros óptimos 0.02, 2.76, 0 y 1.78 ahora nos da un f = 0.837 óptimo, o 1 contrato por cada $ 7936.41. Siempre que no se infrinjan los parámetros delimitadores, nuestro modelo es preciso para los límites seleccionados. Si bien no esperamos una pérdida de más de 4 sigma ($ 330.13 - (1743.23 * 4) = - $ 6642.79) o una ganancia de más de 6.94 sigma ($ 330.13 + + (1743.23 * 6.94) = $ 12 428.15), podemos suponer que los límites de la distribución de transacciones futuras se eligen con precisión. La posible discrepancia entre el modelo generado y la distribución real es un punto débil de este enfoque, es decir, la f óptima obtenida del modelo no necesariamente será óptima. Si nuestros parámetros elegidos se violan en el futuro, es posible que f ya no sea óptimo. Esta desventaja se puede eliminar mediante el uso de opciones, que le permiten limitar la posible pérdida de una cantidad determinada. Tan pronto como hablemos de debilidad este método, es necesario señalar su último inconveniente. Debe tenerse en cuenta que la distribución real de las ganancias y pérdidas comerciales es una distribución en la que los parámetros cambian constantemente, aunque lentamente. Debe reajustar periódicamente las pérdidas y ganancias comerciales del sistema de mercado para realizar un seguimiento de estas dinámicas.

Más sobre el tema Uso de parámetros para encontrar la f óptima:

2. SISTEMA DE CLASIFICACIONES DE TAREAS DE GESTIÓN DE PROYECTOS ORGANIZATIVOS
Quién ayudará a elaborar un plan de negocios para encontrar inversiones.
3.4. El uso de las finanzas para regular la economía de mercado.
Usar un contrato para aumentar el retorno de la inversión
Usar swaps para reducir los pagos de intereses
Encontrar el óptimo usando la media geométrica.
F óptima para otras distribuciones y curvas personalizadas
2. Usar pruebas para exponer a la persona interrogada en una mentira
Capítulo 6: Métodos y medios no convencionales para obtener y usar información significativa para la investigación de delitos

- Derecho de autor - Abogacía - Derecho administrativo - Proceso administrativo - Derecho antimonopolio y de competencia - Proceso de arbitraje (económico) - Auditoría - Sistema bancario - Derecho bancario - Empresarial - Contable - Derecho patrimonial -

Al declarar una función, se especifican parámetros formales, que luego se utilizan dentro de la propia función. Usamos los parámetros reales cuando llamamos a la función. Los parámetros reales pueden ser variables de cualquier tipo adecuado o constantes.

Las variables locales existen solo durante la ejecución del bloque de programa en el que se declaran, se crean al entrar al bloque y se destruyen al salir del mismo. Además, una variable declarada en un bloque no tiene nada que ver con una variable del mismo nombre declarada en otro bloque.

A diferencia de las variables locales, las variables globales son visibles y se pueden utilizar en cualquier parte del programa. Conservan su valor durante todo el funcionamiento del programa. Para crear una variable global, debe declararse fuera de la función. Se puede utilizar una variable global en cualquier expresión, independientemente del bloque en el que se utilice la expresión.

inti, j; / * La primera función tiene el nivel de archivo i, j visible. Además, tiene un parámetro formal k y una variable local result. Durante la operación, esta función cambia el valor de la variable de archivo i * / intf1 (intk) (intresult; result = i * j + k; i + = 100; returnresult;)

/ * En la segunda función, el nombre del parámetro formal coincide con el nombre de la variable i del nivel de archivo, el parámetro se usa durante la operación, no la variable de archivo. * / int f2 (int i)

(/ * i - parámetro, j - archivo * / return i * j;

/ * Con la tercera función, la situación es la misma que con la segunda. Solo que esta vez la variable de archivo j está enmascarada, y no por un parámetro formal, sino por una variable local. * / int f3 (int k)

(int j; j = 100; / * i - archivo, j - local * / return i * j + k;

La variable j del bloque más interno enmascara no solo la variable de archivo, sino también la variable local del bloque externo. * / int f4 (int k)

(/ * Declaramos una variable e inmediatamente inicializamos * / int j = 100; (/ * Declaramos otra local con el mismo nombre que el archivo y local del bloque externo * / int j = 10; / * i - archivo , j - local, y del bloque interno * / return i * j + k;)

La necesidad de inicializar variables (variables automáticas)

El método más simple es declarar variables dentro de funciones. Si se declara una variable dentro de una función, cada vez que se llama a la función, la memoria se asigna automáticamente para la variable. Cuando la función se completa, se libera la memoria ocupada por las variables. Estas variables se denominan automáticas.

Al crear variables automáticas, no se inicializan de ninguna manera, es decir, el valor de una variable automática no está definido inmediatamente después de su creación y no se puede predecir cuál será el valor. En consecuencia, antes de usar variables automáticas, debe inicializarlas explícitamente o asignarles algún valor.

INICIALIZACIÓN ANTES DEL USO !!!

/ * Variable de archivo sin inicialización, será igual a 0 * / int s; int f () (/ * Local sin inicialización, contiene "basura" * / int k; return k;) int main () (printf ("% d \ n", s); / * Siempre imprime 0 * / / * Es imposible predecir lo que veremos * / / * También los números pueden ser diferentes * / printf ("% d \ n", f ()); ...; printf ("% d \ n", f ( )); devuelve 0;