Мы используем параметры. Использование параметров для поиска оптимального f. Функции с параметрами

>>Інформатика 7 клас >> Інформатика: Восьминіжка і команда циклу Повтори N разів

Практична робота до предмету Інформатика 7 клас .

Розгляд теми: Восьминіжка і команда циклу Повтори N разів

Тест: Контрольный Word

Вопрос №1: Для чего мы используем параметры страницы документа?

Чтобы вставить нумерацию страниц
Чтобы расставить переносы
Чтобы задать отступы от границ страницы до границ текста
Чтобы выровнять текст

Ответ: 3;

Вопрос №2: Можем ли мы обвести часть текста рамкой, что бы выделить её?

Выберите один из вариантов ответа:

Да, для этогонужно воспользоваться границами и заливкой.
Да и для этого нужно воспользоваться параметрами страницы
Это можно сделать с помощью пункта Поля в Параметрах страницы.
Нет, можно сделать рамку только для целой страницы

Ответ: 1;

Вопрос №3: Внимание в этом вопросе возможны несколько вариянтов ответа!
Какие пункты мы можем осуществить при выводе документа на печать?

Указать количество страниц
Указать печать нескольких страниц на одной
Указать печать 5 страниц на одной
распечатать только отдельные страницы
Выбрать печать нескольких копий

Ответ: 1,2,4,5;

Вопрос №4: Текстовый редактор это программа для...

Выберите один из вариантов ответа:

Обработки графической информации
обработки видеоинформации
обработки текстовой информации
работы с музыкальными записями

Ответ: 3;

Вопрос №5: Как удалить символ стоящий слева от курсора...

Выберите один из вариантов ответа:

Нажать Delete
Нажать BS
Нажать Alt
Нажать Ctrl+Shift

Ответ: 2;

Вопрос №6: Укажите порядок сохранения отредактированного документа под другим именем.

Вопрос №7 : Какое действие мы можем выполнить с таблицей?

Выберите несколько вариантов ответа:

Объединение ячеек
Изменить количество строк и столбцов
Закрсить одну ячейку
Вставить рисунок вместо границы
изменить вид границ таблицы

Ответ: 1,2,3,5;

Вопрос №8 : Курсор - это

Выберите один из вариантов ответа:

Устройство ввода текстовой информации
клавиша на клавиатуре
наименьший элемент отображения на экране
метка на экране монитора, указывающая позицию, в которой будет отображен вводимый с клавиатуры

Ответ: 4;

Вопрос №9 : Как включить панель инструментов Рисование?

Выберите один из вариантов ответа:

Вид - Панели инструментов - Рисование
Правка - Вставить - Панели инструментов - Рисование
Файл - открыть - Рисование

Ответ: 1;

Вопрос №10: Как можно вставить рисунок в текстовый документ ТР MS Word?
(Внимание в данном вопросе возможно несколко вариантов ответа.)

Выберите несколько вариантов ответа:

Из графического редактора
из файла
из коллекции готовых картинок
из меню Файл
из принтера

Ответ: 1,2,3;

Вопрос №11: Как в текстовом редакторе напечатать символ которого нет на клавиатуре?

Выберите один из вариантов ответа:

Воспользоваться вставкой символа
Использовать для этого рисование
Вставить из специального файла

Ответ: 1;

Вопрос №12: Укажите последовательность действий выполняемых при вставке формулы.

Укажите порядок следования вариантов ответа:

Выбрать пункт меню Вставка
Нажать Объект
Выбрать Microsoft Equation
Написать формулу
Нажать левой кнопкой мыши в свободной области экрана

Ответ: 1-2-3-4-5;

Надіслано учителем інформатики Міжнародного ліцею "Гранд" Чебаном Л.І.

Календарно-тематичне планування з інформатики, відео з інформатики онлайн , Інформатика в школі

Теперь, когда найдены наиболее подходящие значения параметров распределения, рассчитаем оптимальное f для этого распределения. Мы можем применить процедуру, которая была использована в предыдущей главе для поиска оптимального f при нормальном распределении. Единственное отличие состоит в том, что вероятности для каждого стандартного значения (значения X) рассчитываются с помощью уравнений (4.06) и (4.12). При нормальном распределении мы находим столбец ассоциированных вероятностей (вероятностей, соответствующих определенному стандартному значению), используя уравнение (3.21). В нашем случае, чтобы найти ассоциированные вероятности, следует выполнить процедуру, детально описанную ранее:

Для данного стандартного значения Х рассчитайте его соответствующее N\"(X) с помощью уравнения (4.06).

Для каждого стандартного значения Х рассчитайте накопленную сумму зна-чений N\"(X), соответствующих всем предыдущим X.

Теперь, чтобы найти N(X), т.е. итоговую вероятность для данного X, прибавьте текущую сумму, соответствующую значению X, к текущей сумме, соответствующей предыдущему значению X. Разделите полученную величину на 2. Затем разделите полученное частное на общую сумму всех N\"(X), т.е. последнее число в столбце текущих сумм. Это новое частное является ассоциированной 1-хвостой вероятностью для данного X.

Так как теперь у нас есть метод поиска ассоциированных вероятностей для стандартных значений Х при данном наборе значений параметров, мы можем найти оптимальное f. Процедура в точности совпадает с той, которая применяется для поиска оптимального f при нормальном распределении. Единственное отличие состоит в том, что мы рассчитываем столбец ассоциированных вероятностей другим способом. В нашем примере с 232 сделками значения параметров, которые получаются при самом низком значении статистики К-С, составляют 0,02, 2,76, О и 1,78 для LOC, SCALE, SKEW и KURT соответственно. Мы получили эти значения параметров, используя процедуру оптимизации, описанную в данной главе. Статистика К-С == 0,0835529 (это означает, что в своей наихудшей точке два распределения удалены на 8,35529%) при уровне значимости 7,8384%. Рисунок 4-10 показывает функцию распределения для тех значений параметров, которые наилучшим образом подходят для наших 232 сделок. Если мы возьмем полученные параметры и найдем оптимальное f по этому распределению, ограничивая распределение +3 и -3 сигма, используя 100 равноотстоящих точек данных, то получим f= 0,206, или 1 контракт на каждые 23 783,17 доллара. Сравните это с эмпирическим методом, который покажет, что оптимальный рост достигается при 1 контракте на каждые 7918,04 доллара на балансе счета. Этот результат мы получаем, если ограничиваем распределение 3 сигма с каждой стороны от среднего. В действительности, в эмпирическом потоке сделок у нас был проигрыш наихудшего случая 2,96 сигма и выигрыш наилучшего случая 6,94 сигма. Теперь, если мы вернемся и ограничим распределение 2,96 сигма слева от среднего и 6,94 сигма справа (и на этот раз будем использовать 300 равноотстоящих точек данных), то получим оптимальное f = 0,954, или 1 контракт на каждые 5062,71 доллара на балансе счета. Почему оно отличается от эмпирического оптимального Г= 7918,04?

Проблема состоит в «грубости» фактического распределения.

Вспомните, что уровень значимости наших наилучшим образом подходящих параметров был только 7,8384%. Давайте возьмем распределение 232 сделок и поместим в 12 ячеек от -3 до +3 сигма.

Ячейки Количество сделок

Вг„. -0,5 0,0 43

ь -\" 0,0 0,5 69

Отметьте, что на хвостах распределения находятся пробелы, т.е. области, или ячейки, где нет эмпирических данных. Эти области сглаживаются, когда мы приспосабливаем наше регулируемое распределение к данным, и именно эти сглаженные области вызывают различие между параметрическим и эмпирическим оптимальным Г Почему же наше характеристическое распределение при всех возможностях регулировки его формы не очень хорошо приближено к фактическому распределению? Причина состоит в том, что наблюдаемое распределение имеет слишком много точек перегиба. Параболу можно направить ветвями вверх или вниз. Однако вдоль всей параболы направление вогнутости или выпуклости не изменяется. В точке перегиба направление вогнутости изменяется. Парабола имеет 0 точек перегиба,

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

Рисунок 4-11 Точки перегиба колоколообразного распределения

Рисунок 4-10 Регулируемое распределение для 232 сделок

так как направление вогнутости никогда не изменяется. Объект, имеющий форму буквы S, лежащий на боку, имеет одну точку перегиба, т.е. точку, где вогнутость изменяется. Рисунок 4-11 показывает нормальное распределение. Отметьте, что в колоколообразной кривой, такой как нормальное распределение, есть две точки перегиба. В зависимости от значения SCALE наше регулируемое распределение может иметь ноль точек перегиба (если SCALE очень низкое) или две точки перегиба. Причина, по которой наше регулируемое распределение не очень хорошо описывает фактическое распределение сделок, состоит в том, что реальное распределение имеет слишком много точек перегиба. Означает ли это, что полученное характеристическое распределение неверно? Скорее всего нет. При желании мы могли бы создать функцию распределения, которая имела бы больше двух точек перегиба. Такую функцию можно было бы лучше подогнать к реальному распределению. Если бы мы создали функцию распределения, которая допускает неограниченное количество точек перегиба, то мы бы точно подогнали ее к наблюдаемому распределению. Оптимальное f, полученное с помощью такой кривой, практически совпало бы с эмпирическим. Однако чем больше точек перегиба нам пришлось бы добавить к функции распределения, тем менее надежной она была бы (т.е. она хуже представляла бы будущие сделки). Мы не пытаемся в точности подогнать параметрическое IK наблюдаемому, а стараемся лишь определить, как распределяются наблюдаемые данные, чтобы можно было предсказать с большой уверенностью будущее оптимальное 1(если данные будут распределены так же, как в прошлом). В регулируемом распределении, подогнанном к реальным сделкам, удалены ложные точки перегиба. Поясним вышесказанное на примере. Предположим, мы используем доску Галтона. Мы знаем, что асимптотически распределение шариков, падающих через доску, будет нормальным. Однако мы собираемся бросить только 4 шарика. Можем ли мы ожидать, что результаты бросков 4 шариков будут распределены нормально? Как насчет 5 шариков? 50 шариков? В асимптотическом смысле мы ожидаем, что наблюдаемое распределение будет ближе к нормальному при увеличении числа сделок. Подгонка теоретического распределения к каждой точке \r\nперегиба наблюдаемого распределения не даст нам большую степень точности в будущем. При большом количестве сделок мы можем ожидать, что наблюдаемое распределение будет сходиться с ожидаемым и многие точки перегиба будут заполнены сделками, когда их число стремится к бесконечности. Если наши теоретические параметры точно отражают распределение реальных сделок, то оптимальное Г, полученное на основе теоретического распределения, при будущей последовательности сделок будет точнее, чем оптимальное Г, рассчитанное эмпирически из прошлых сделок. Другими словами, если наши 232 сделки представляют распределение сделок в будущем, тогда мы можем ожидать, что распределение сделок в будущем будет ближе к нашему «настроенному» теоретическому распределению, чем к наблюдаемому, с его многочисленными точками перегиба и «зашумленностью» из-за конечного количества сделок. Таким образом, мы можем ожидать, что будущее оптимальное { будет больше похоже на оптимальное Г, полученное из теоретического распределения, чем на оптимальное Г, полученное эмпирически из наблюдаемого распределения.

Итак, лучше всего в этом случае использовать не эмпирическое, а параметрическое оптимальное Г Ситуация аналогична рассмотренному случаю с 20 бросками монеты в предыдущей главе. Если мы ожидаем 60% выигрышей в игре 1:1, то оптимальное Г= 0,2. Однако если бы у нас были только эмпирические данные о последних 20 бросках, 11 из которых были выигрышными, наше оптимальное { составило бы 0,1. Мы исходим из того, что параметрическое оптимальное { ($5062,71 в этом случае) верно, так как оно оптимально для функции, которая «генерирует» сделки. Как и в случае только что упомянутой игры с броском монеты, мы допускаем, что оптимальное { для следующей сделки определяется параметрической генерирующей функцией, даже если параметрическое { отличается от эмпирического оптимального Г

Очевидно, что ограничительные параметры оказывают большое влияние на оптимальное Г Каким образом выбирать эти ограничительные параметры? Посмотрим, что происходит, когда мы отодвигаем верхнюю границу. Следующая таблица составлена для нижнего предела 3 сигма с использованием 100 равноотстоящих точек данных и оптимальных параметров для 232 сделок:\r\nВерхняя граница Г \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

Отметьте, что при постоянной нижней границе, чем выше мы отодвигаем верхнюю границу, тем ближе оптимальное { к 1. Таким образом, чем больше мы отодвигаем верхнюю границу, тем ближе оптимальное { в долларах будет к нижней границе (ожидаемый проигрыш худшего случая). В том случае, когда наша нижняя граница находится на -3 сигма, чем больше мы отодвигаем верхнюю границу, тем ближе в пределе оптимальное { в долларах будет к нижней границе, т.е. к $330,13 -(1743,23 * 3) = = -$4899,56. Посмотрите, что происходит, когда верхняя граница не меняется (3 сигма), а мы отодвигаем нижнюю границу Достаточно быстро арифметическое математическое ожидание такого процесса оказывается отрицательным. Это происходит потому, что более 50% площади под характеристической функцией находится слева от вертикальной оси. Следовательно, когда мы отодвигаем нижний ограничительный параметр, оптимальное { стремится к нулю. Теперь посмотрим, что произойдет, если мы одновременно начнем отодвигать оба ограничительных параметра. Здесь мы используем набор оптимальных параметров 0,02, 2,76, 0 и 1,78 для распределения 232 сделок и 100 равноотстоящих точек данных:

Верхняя и нижняя граница Б\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

Отметьте, что оптимальное { приближается к 0, когда мы отодвигаем оба ограни-чительных параметра. Более того, так как проигрыш наихудшего случая увеличи-вается и делится на все меньшее оптимальное Г, наше 1$, т.е. сумма финансирования 1 единицы, также приближается к бесконечности.

Проблему наилучшего выбора ограничительных параметров можно сформулировать в виде вопроса: где могут произойти в будущем наилучшие и наихудшие сделки (когда мы будем торговать в этой рыночной системе)? Хвосты распределения в действительности стремятся к плюс и минус бесконечности, и нам следует финансировать каждый контракт на бесконечно большую сумму (как в последнем примере, где мы раздвигали обе границы). Конечно, если мы собираемся торговать бесконечно долгое время, наше оптимальное { в долларах будет бесконечно большим. Но мы не собираемся торговать в этой рыночной системе вечно. Оптимальное Г, при котором мы собираемся торговать в этой рыночной системе, является функцией предполагаемых наилучших и наихудших сделок. Вспомните, если мы бросим монету 100 раз и запишем, какой будет самая длинная полоса решек подряд, а затем бросим монету еще 100 раз, то полоса решек после 200 бросков будет скорее всего больше, чем после 100 бросков. Таким же образом, если проигрыш наихудшего случая за нашу историю 232 сделок равнялся 2,96 сигма (для удобства возьмем 3 сигма), тогда в будущем мы должны ожидать проигрыш больше 3 сигма. Поэтому вместо того, чтобы ограничить наше распределение прошлой историей сделок (-2,96 и +6,94 сигма), мы ограничим его - 4 и +6,94 сигма. Нам, вероятно, следует ожидать, что в будущем именно верхняя, а не нижняя граница будет нарушена. Однако это обстоятельство мы не будем принимать в расчет по нескольким причинам. Первая состоит в том, что торговые системы в будущем ухудшают свою результативность по сравнению с работой на исторических данных, даже если они не используют оптимизируемых параметров. Все сводится к принципу, что эффективность механических торговых систем постепенно снижается. Во-вторых, тот факт, что мы платим меньшую цену за ошибку в оптимальном f при смещении влево, а не вправо от пика кривой f, предполагает, что следует быть более консервативными в прогнозах на будущее. Мы будем рассчитывать параметрическое оптимальное f при ограничительных параметрах -4 и +6,94 сигма, используя 300 равноотстоящих точек данных. Однако при расчете вероятностей для каждой из 300 равноотстоящих ячеек данных важно, чтобы мы рассмотрели распределение на 2 сигмы до и после выбранных ограничительных параметров. Поэтому мы будем определять ассоциированные вероятности, используя ячейки в интервале от -6 до +8,94 сигма, даже если реальный интервал -4 - +6,94 сигма. Таким образом, мы увеличим точность результатов. Использование оптимальных параметров 0,02, 2,76, 0 и 1,78 теперь даст нам оптимальное f =0,837, или 1 контракт на каждые 7936,41 доллара. Пока ограничительные параметры не нарушаются, наша модель точна для выбранных границ. Пока мы не ожидаем проигрыша больше 4 сигма ($330,13 -(1743,23 * 4) =- $6642,79) или прибыли больше 6,94 сигма ($330,13 + + (1743,23 * 6,94) = $12 428,15), можно считать, что границы распределения будущих сделок выбраны точно. Возможное расхождение между созданной моделью и реальным распределением является слабым местом такого подхода, то есть оптимальное f, полученное из модели, не обязательно будет оптимальным. Если наши выбранные параметры будут нарушены в будущем, f может перестать быть оптимальным. Этот недостаток можно устранить с помощью опционов, которые позволяют ограничить возможный проигрыш заданной суммой. Коль скоро мы обсуждаем слабость данного метода, необходимо указать на последний его недостаток. Следует иметь в виду, что реальное распределение торговых прибылей и убытков является распределением, где параметры постоянно изменяются, хотя и медленно. Следует периодически повторять настройку по торговым прибылям и убыткам рыночной системы, чтобы отслеживать эту динамику.

Еще по теме Использование параметров для поиска оптимального f:

2. СИСТЕМА КЛАССИФИКАЦИЙ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ
Кто поможет составить бизнес-план для поиска инвестиций
3.4. Использование финансов для регулирования рыночной экономики.
Использование контракта для увеличения доходности инвестиций
Использование свопов для уменьшения процентных платежей
Поиск оптимального с помощью среднего геометрического.
Оптимальное F для других распределений и настраиваемых кривых
2. Использование доказательств для изобличения допрашиваемого во лжи
Глава 6.Нетрадиционные методы и средства получения и использования значимой для расследования преступлений информации

- Авторское право - Адвокатура - Административное право - Административный процесс - Антимонопольно-конкурентное право - Арбитражный (хозяйственный) процесс - Аудит - Банковская система - Банковское право - Бизнес - Бухгалтерский учет - Вещное право -

При объявлении функции указываются формальные параметры, которые потом используются внутри самой функции. При вызове функции мы используем фактические параметры. Фактическими параметрами могут быть переменные любого подходящего типа или константы.

Локальные переменные существуют только во время выполнения программного блока, в котором они объявлены, создаются они при входе в блок, а разрушаются - при выходе из него. Более того, переменная, объявленная в одном блоке, не имеет никакого отношения к переменной с тем же именем, объявленной в другом блоке.

В отличие от локальных, глобальные переменные видимы и могут использоваться в любом месте программы. Они сохраняют свое значение на протяжении всей работы программы. Чтобы создать глобальную переменную, ее необходимо объявить за пределами функции. Глобальная переменная может быть использована в любом выражении, независимо от того, в каком блоке это выражение используется.

inti,j; /* У первой функции видныi,jфайлового уровня. Кроме того, у нее есть формальный параметрk и локальная переменнаяresult В процессе работы эта функция изменяет значение файловой переменнойi*/intf1(intk) { intresult; result=i*j+k; i+= 100; returnresult; }

/* Во второй функции имя формального параметра совпадает с именем переменной i файлового уровня, при работе используется параметр, а не файловая переменная. */ int f2(int i)

{ /* i - параметр, j - файловая */ return i*j;

/* С третьей функцией аналогичная ситуация, что и со второй. Только на этот раз маскируется файловая переменная j, и не формальным параметром, а локальной переменной. */ int f3(int k)

{ int j; j=100; /* i - файловая, j - локальная */ return i*j + k;

Переменная j самого внутреннего блока маскирует не только файловую, но и локальную переменную из внешнего блока. */ int f4 (int k)

{ /* Объявляем переменную и сразу инициализируем */ int j=100; { /* Объявляем еще одну локальную с тем же именем, что у файловой и локальной из внешнего блока */ int j=10; /* i - файловая, j - локальная, причем из внутреннего блока */ return i*j + k; }

Необходимость инициализации переменных (автоматические переменные)

Самый простой метод - это объявление переменных внутри функций. Если переменная объявлена внутри функции, каждый раз, когда функция вызывается, под переменную автоматически отводится память. Когда функция завершается, память, занимаемая переменными, освобождается. Такие переменные называют автоматическими.

При создании автоматических переменных они никак не инициализируются, т.е. значение автоматической переменной сразу после ее создания не определено, и нельзя предсказать, каким будет это значение. Соответственно, перед использованием автоматических переменных необходимо либо явно инициализировать их, либо присвоить им какое-либо значение.

ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ ДО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ!!!

/* Файловая переменная без инициализации, будет равна 0 */ int s; int f() { /* Локальная без инициализации, содержит "мусор" */ int k; return k; } int main() { printf("%d\n", s); /* Всегда печатает 0 */ /* Невозможно предсказать, что увидим */ /* К тому же числа могут быть разными */ printf("%d\n", f()); ...; printf("%d\n", f()); return 0;