Geweegde Moving Gemiddeldes: Die Basics Oor die jare, het tegnici twee probleme met die eenvoudige bewegende gemiddelde gevind. Die eerste probleem lê in die tyd van die bewegende gemiddelde (MA). Die meeste tegniese ontleders glo dat die prys aksie. die opening of sluiting voorraad prys, is nie genoeg om op te hang vir goed voorspel koop of te verkoop seine van die MA crossover aksie. Om hierdie probleem op te los, het ontleders nou meer gewig toeken aan die mees onlangse prys data deur gebruik te maak van die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). (Meer inligting in die ondersoek van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde.) 'N voorbeeld Byvoorbeeld, met behulp van 'n 10-dag MA, sou 'n ontleder die sluitingsprys van die 10de dag te neem en vermeerder hierdie getal deur 10, die negende dag van nege, die agtste van dag tot agt en so aan tot die eerste van die MA. Sodra die totale bepaal, sou die ontleder dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers van die 10-dag MA voorbeeld te voeg, die getal is 55. Hierdie aanwyser is bekend as die lineêr geweeg bewegende gemiddelde. (Vir verwante leesstof, check Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Baie tegnici is ferm gelowiges in die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie aanwyser is verduidelik in so baie verskillende maniere waarop dit verwar studente en beleggers sowel. Miskien is die beste verduideliking kom van John J. Murphy tegniese ontleding van die finansiële markte, (uitgegee deur die New York Instituut van Finansies, 1999): Die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde adresse beide van die probleme wat verband hou met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Eerstens, die eksponensieel stryk gemiddelde ken 'n groter gewig aan die meer onlangse data. Daarom is dit 'n geweegde bewegende gemiddelde. Maar terwyl dit ken mindere belang vir verlede prys data, beteken dit sluit in die berekening al die data in die lewe van die instrument. Daarbenewens het die gebruiker in staat is om die gewig te pas by mindere of meerdere gewig te gee aan die mees onlangse dae prys, wat by 'n persentasie van die vorige dae waarde. Die som van beide persentasie waardes voeg tot 100. Byvoorbeeld, die laaste dae die prys kan 'n gewig van 10 (0,10), wat by die vorige dae gewig van 90 (0,90) opgedra. Dit gee die laaste dag 10 van die totale gewig. Dit sou die ekwivalent van 'n 20-dag gemiddeld deur die laaste dae die prys 'n kleiner waarde van 5 (0,05) wees. Figuur 1: eksponensieel stryk bewegende gemiddelde Bogenoemde grafiek toon die Nasdaq saamgestelde indeks van die eerste week in Augustus 2000 tot 1 Junie 2001 As jy duidelik kan sien, die EMO, wat in hierdie geval is die gebruik van die sluitingsprys data oor 'n tydperk van nege dae, het definitiewe verkoop seine op die 8 September (gekenmerk deur 'n swart afpyltjie). Dit was die dag toe die indeks het onder die vlak 4000. Die tweede swart pyl toon 'n ander af been wat tegnici eintlik verwag het nie. Die Nasdaq kon genoeg volume en belangstelling van die kleinhandel beleggers na die 3000 merk breek nie genereer. Dit dan duif weer af na onder uit by 1619,58 op April 4. Die uptrend van 12 April is gekenmerk deur 'n pyl. Hier is die indeks gesluit 1,961.46, en tegnici begin institusionele fondsbestuurders begin om af te haal 'n paar winskopies soos Cisco, Microsoft en 'n paar van die energie-verwante kwessies te sien. (Lees ons verwante artikels: Moving Gemiddelde Koeverte:. Verfyning 'n gewilde Trading Tool en bewegende gemiddelde Bounce) Geweegde gemiddelde Wat is Geweegde Gemiddelde Geweegde gemiddelde is 'n gemiddelde bereken deur waardes in 'n datastel meer invloed volgens sommige kenmerk van die data. Dit is 'n gemiddelde waarin elke hoeveelheid wat gemiddeld 'n gewig toegeken, en hierdie gewigte bepaal die relatiewe belangrikheid van elke hoeveelheid op die gemiddelde. Gewigte is die ekwivalent van 'dat baie soos items met dieselfde waarde wat betrokke is by die gemiddelde. VIDEO laai die speler. Afbreek van geweegde gemiddelde A geweegde gemiddelde word meestal bereken ten opsigte van die frekwensie van die waardes in 'n datastel. 'N Geweegde gemiddelde kan bereken word op verskillende maniere, maar indien sekere waardes in 'n datastel is gegee meer belang vir ander doeleindes as die frekwensie van voorkoms redes. Berekening van geweegde gemiddelde Beleggers stel dikwels 'n posisie in 'n voorraad oor 'n paar jaar. Aandele pryse verander elke dag, so dit kan moeilik wees om tred te hou van die basis koste op daardie aandele opgehoopte oor 'n tydperk van jare hou. As 'n belegger wil 'n geweegde gemiddelde van die aandeelprys hy betaal vir die aandele te bereken, moet hy die aantal aandele teen elke prys deur daardie prys te vermenigvuldig, voeg die waardes en dan verdeel die totale waarde van die totale aantal aandele . Byvoorbeeld, sê 'n belegger verkry 100 aandele van 'n maatskappy in die jaar 1 op 10 en 50 aandele van dieselfde maatskappy in jaar 2 by 40. Ten einde die geweegde gemiddelde van die prys wat betaal word, die belegger vermeerder 100 aandele met 10 vir jaar 1, 50 aandele met 40 vir jaar 2, en voeg dan die resultate op 'n totale waarde van 3000 kry. Die belegger verdeel die totale bedrag vir die aandele bedrag, 3000 in hierdie geval, deur die totale aantal aandele oor beide jare, 150, om die geweegde gemiddelde prys betaal van 20. kry die gemiddelde wisselkoers geweeg ten opsigte van die getal aandele verkry by elke prys en nie net die absolute prys. Voorbeelde van geweegde gemiddelde Geweegde gemiddelde toon in baie gebiede van finansies bykomend tot die koopprys van die aandele, insluitend portefeulje opbrengste, inventaris rekeningkundige en waardasie. Wanneer 'n fonds, wat verskeie sekuriteite hou, is tot 10 op die jaar, wat 10 verteenwoordig 'n geweegde gemiddelde van opbrengste vir die fonds ten opsigte van die waarde van elke posisie in die fonds. Vir inventaris rekeningkunde, die geweegde gemiddelde waarde van voorraad verantwoordelik vir skommelinge in kommoditeitspryse, byvoorbeeld, terwyl LIEU of EIEU metode gee meer waarde aan tyd as waarde. By die beoordeling van maatskappye te onderskei of hulle aandele korrek geprys, beleggers gebruik die geweegde gemiddelde koste van kapitaal (GGKK) om 'n maatskappy se kontantvloei te verdiskonteer. GGKK is geweeg op grond van die markwaarde van skuld en ekwiteit in 'n maatskappy se kapitaal structure. Scottrade ontvang die hoogste numeriese telling in die JD Power 2016 Selfgerigte Beleggers tevredenheid Studie, gebaseer op 4242 reaksies meet 13 maatskappye en die ervarings en persepsies van beleggers wat gebruik selfgerigte beleggingsondernemingen, ondervra in Januarie 2016. Jou ervarings kan wissel. Besoek jdpower. Gemagtig inskrywing en toegang dui kliënte toestemming om die makelaarsloon rekening ooreenkoms. Sulke toestemming effektief te alle tye wanneer die gebruik van hierdie webwerf. Ongemagtigde toegang verbied. Scottrade, Inc. en Scottrade Bank is afsonderlike maar geaffilieerde maatskappye en is volfiliale van Scottrade Financial Services, Inc. makelaarsloon produkte en dienste wat aangebied word deur Scottrade, Inc. - Lid FINRA en SIPC. Deposito produkte en dienste wat aangebied word deur Scottrade Bank, lid FDIC. Makelaarsloon produkte is nie oortuig deur die FDIC is nie deposito's of ander verpligtinge van die bank en is nie gewaarborg nie deur die bank is onderhewig aan belegging risiko's, insluitende die moontlike verlies van die skoolhoof belê. Alle beleggings behels risiko. Die waarde van jou belegging kan wissel met verloop van tyd, en jy kan kry of geld verloor. Online mark en perk voorraad ambagte is net 7 vir aandele geprys 1 en hoër. Bykomende koste kan aansoek doen vir aandele prys minder as 1, onderlinge fonds en opsie transaksies. Gedetailleerde inligting oor ons fooie kan gevind word in die Verklaring van Fooie (PDF). Jy moet 500 in aandele in 'n individu, Gesamentlike, Trust, IRA, Roth IRA, of September IRA rekening met Scottrade om in aanmerking te kom vir 'n Scottrade bankrekening. In hierdie geval, is aandele gedefinieer as Totaal makelaarsloon rekening Waarde minus Onlangse makelaarsloon Deposito op te hou. Die prestasie data aangehaal verteenwoordig prestasie in die verlede. Vorige prestasie waarborg nie toekomstige resultate. Die navorsing, gereedskap en inligting wat sal insluit nie elke sekuriteit aan die publiek beskikbaar. Hoewel die bronne van die navorsing gereedskap verskaf op hierdie webwerf is geloofwaardig te wees, Scottrade maak geen waarborg met betrekking tot die inhoud, akkuraatheid, volledigheid, tydigheid, geskiktheid of betroubaarheid van die inligting. Inligting op hierdie webwerf is slegs ter inligting gebruik en moet nie beskou word as beleggingsadvies of aanbeveling te belê. Scottrade nie opstel, onaktiwiteit of jaarlikse onderhoud fooie. Toepassing transaksiefooie steeds van toepassing. Scottrade verskaf nie belastingadvies. Die materiaal verskaf is slegs vir inligting doeleindes. Asseblief met jou belasting of regsadviseur vir vrae met betrekking tot jou persoonlike belasting of finansiële situasie. Enige spesifieke sekuriteite, of tipes van effekte, gebruik as voorbeelde is slegs vir demonstrasie. Nie een van die inligting wat verskaf moet word beskou as 'n aanbeveling of werwing om te belê in, of likwideer, 'n bepaalde sekuriteit of tipe sekuriteit. Beleggers moet die beleggingsdoelwitte, koste, koste, en 'n unieke risikoprofiel van 'n beursverhandelde fonds (ETF) voor te belê oorweeg. 'N Prospektus bevat hierdie en ander inligting oor die fonds en kan verkry word aanlyn of deur kontak Scottrade. Die prospektus moet versigtig voor te belê gelees. Aged en omgekeerde ETF dalk nie geskik vir alle beleggers nie en kan blootstelling aan wisselvalligheid te verhoog deur die gebruik van hefboom, kort verkope van effekte, afgeleide instrumente en ander komplekse beleggingstrategieë. Hierdie fondse prestasie sal waarskynlik beduidend anders as hul maatstaf oor 'n tydperk van meer as 'n dag, en hul prestasie met verloop van tyd kan in werklikheid tendens teenoorgestelde van hul maatstaf. Beleggers moet hierdie Holdings, in ooreenstemming met hul strategieë te monitor, so dikwels as daaglikse. Beleggers moet die beleggingsdoelwitte, risiko's, koste en uitgawes van 'n onderlinge fonds oorweeg voordat 'n belegging. 'N Prospektus bevat hierdie en ander inligting oor die fonds en kan verkry word aanlyn of deur kontak Scottrade. Die prospektus moet versigtig voor te belê gelees. Geen-transaksie-fooi (NTF) fondse is onderhewig aan die terme en voorwaardes van die NTF fondse program. Scottrade vergoed word deur die fondse wat deelneem aan die NTF program deur rekordhouding, aandeelhouer of SEC 12B-1 fooie. Marge handel behels renteheffings en risiko's, insluitende die potensiaal om meer te verloor as gedeponeer of die behoefte om bykomende kollaterale in 'n dalende mark te deponeer. Die marge Openbaringsverklaring en ooreenkoms (PDF) is beskikbaar vir aflaai, of dit beskikbaar is by een van ons takkantore. Dit bevat inligting oor ons uitleen beleid, renteheffings, en die risiko's wat verband hou met marge rekeninge. Opsies behels risiko en is nie geskik vir alle beleggers. Gedetailleerde inligting oor ons beleid en die risiko's wat verband hou met opsies kan gevind word in die Scottrade Options Aansoek en ooreenkoms. Makelaarsloon rekening ooreenkoms. deur die aflaai van die eienskappe en risiko's van gestandaardiseerde Options en aanvullings (PDF) uit die opsies Clearing Corporation, of deur 'n afskrif versoek deur kontak Scottrade. Ondersteunende dokumentasie vir enige eise sal voorsien word op versoek. Konsulteer met jou belasting adviseur vir meer inligting oor hoe belasting die uitkoms van hierdie strategieë kan beïnvloed. Hou in gedagte, sal die wins verminder of verlies vererger, soos van toepassing, deur die aftrekking van kommissie en fooie. Markonbestendigheid, kan die volume en stelsel beskikbaarheid toegang rekening en handel uitvoering impak. Hou in gedagte dat terwyl diversifikasie verspreiding risiko kan help, is dit nie 'n wins te verseker, of te beskerm teen verlies, in 'n down mark. Scottrade, die Scottrade logo en alle ander handelsmerke, hetsy geregistreer of ongeregistreer, is die eiendom van Scottrade, Inc en sy affiliasies. Skakels na webwerwe van derde partye bevat inligting wat van belang kan wees of gebruik om die leser. Derdeparty-webwerwe, navorsing en gereedskap is uit bronne betroubaar geag. Scottrade waarborg nie die akkuraatheid of volledigheid van die inligting en maak geen versekering met betrekking tot die resultate wat verkry word uit die gebruik daarvan. 2016 Scottrade, Inc. Alle regte reserved. I het 'n tydreeks van aandele pryse en wil die bewegende gemiddelde oor 'n tien minute venster bereken (sien diagram). As prys bosluise sporadies voorkom (dit wil sê hulle is nie periodieke) dit lyk skoonste 'n tyd-geweegde bewegende gemiddelde te bereken. In die diagram is daar vier prysveranderings: A, B, C en D, met laasgenoemde drie voorkom in die venster. Let daarop dat as gevolg slegs B plaasvind n geruime tyd in die venster (sê 3 minute), die waarde van 'n steeds bydra tot die berekening. Trouens, sover ek die berekening kan vertel moet uitsluitlik op grond van die waardes van A, B en C (nie D) en die duur tussen hulle en die volgende punt (of in die geval van 'n: die duur tussen die begin van die tyd venster en B). Aanvanklik sal D geen effek hê as sy tyd gewig sal nul wees. Is dit korrek Veronderstel dit is korrek, my kommer is dat die bewegende gemiddelde van meer as die nie-gelaaide berekening (wat verantwoordelik sou wees vir die waarde van D onmiddellik) sal lag, maar die nie-gelaaide berekening het sy eie nadele: 'n aspirant het soveel invloed op die resultaat as die ander pryse ten spyte daarvan dat buite die tyd venster. 'N skielike vlaag van 'n vinnige prys bosluise sou swaar afvallig die bewegende gemiddelde (hoewel miskien is dit wenslik is) Kan iemand bied enige raad oor watter benadering blyk die beste, of Theres 'n alternatief (of baster) benadering die moeite werd oorweging gevra 14 April 12 aan 21: 35 Jou redenasie korrek is. Wat doen jy wil hê dat die gemiddelde gebruik vir al Sonder om te weet dat dit is moeilik om 'n raad te gee. Dalk 'n alternatief sou wees om te oorweeg jou loop gemiddelde A, en wanneer 'n nuwe waarde V kom in, bereken die nuwe gemiddelde A te wees (1-c) ACV, waar c tussen 0 en 1. Hierdie manier waarop die meer onlangse bosluise het 'n sterker invloed, en die effek van die ou bosluise verdryf met verloop van tyd. Jy kan selfs c afhang van die tyd sedert die vorige bosluise (c besig om kleiner as die bosluise nader). In die eerste model (gewig) die gemiddelde sou anders wees elke sekonde (so oud lesings te kry laer gewig en nuwe lesings hoër) sodat sy altyd veranderende wat nie wenslik mag wees. Met die tweede benadering, die pryse maak skielike spronge as nuwe pryse kry bekendgestel en oues verdwyn uit die venster. antwoord 14 April 12 aan 21:50 Die twee voorstelle kom van die diskrete wêreld, maar jy kan 'n inspirasie vir jou spesifieke geval te vind. Het jy 'n blik op eksponensiële gladstryking. In hierdie benadering die smoothing faktor (01) wat u toelaat om die invloed van die onlangse elemente op die voorspelling waarde (ouer elemente wat eksponensieel afneem gewigte) verander voer jy: Ek het 'n eenvoudige animasie van hoe die eksponensiële gladstryking die wil dop geskep 'n eenvormige tydreekse x1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 met drie verskillende: Het ook 'n blik op sommige van die versterking leertegnieke (kyk na die verskillende verdiskontering metodes) byvoorbeeld TD-leer en Q-leer. Ja, die bewegende gemiddelde sal natuurlik lag. Dit is omdat die waarde daarvan is 'n historiese inligting: dit gee 'n opsomming monsters van die prys oor die laaste 10 minute. Hierdie soort gemiddelde inherent laggy. Dit het 'n ingeboude in vyf minute verreken (omdat 'n boks gemiddelde sonder geneutraliseer sal gebaseer wees / op - 5 minute, gesentreer op die monster). As die prys op 'n reeds vir 'n lang tyd en dan verander 'n tyd om B, dit neem 5 minute om die gemiddelde te bereik (AB) / 2. As jy wil gemiddeld / 'n funksie glad sonder enige verandering in die domein, die gewig moet eweredig versprei word om die monster punt. Maar dit is onmoontlik om te doen vir pryse wat in reële tyd, aangesien toekomstige data is nie beskikbaar nie. As jy wil 'n onlangse verandering, soos D, om 'n groter impak te hê, gebruik 'n gemiddeld wat 'n groter gewig gee aan onlangse data, of 'n korter tydperk, of albei. Een manier om data te stryk is eenvoudig om 'n enkele akkumulator (die stryk beramer) E gebruik en neem gereeld monsters van die data S. E opgedateer soos volg: D. w.s. 'n fraksie K (tussen 0 en 1) van die verskil tussen die huidige prys monster S en die beramer E word by E. Veronderstel die prys is aan 'n vir 'n lang tyd, sodat E is by A, en dan skielik verander B. Die beramer sal begin beweeg in die rigting van B in 'n eksponensiële manier (soos verwarming / verkoeling, laai / ontlaai van 'n kapasitor, ens). Aanvanklik sal dit 'n groot sprong te maak, en dan kleiner en kleiner stappe. Hoe vinnig dit beweeg is afhanklik van K. As K is 0, nie die geval die beramer glad beweeg, en as k 1 beweeg onmiddellik. Met K jy kan aanpas hoeveel gewig jy gee om die beramer teenoor die nuwe monster. Meer gewig word aan meer onlangse monsters implisiet, en die venster monster basies strek tot oneindig: E is gebaseer op elke waarde monster wat ooit plaasgevind het. Hoewel natuurlik baie oues het langs geen invloed op die huidige waarde. 'N baie eenvoudige, pragtige metode. antwoord 14 April 12 aan 21:50 Dit is dieselfde as Tom39s antwoord. Sy formule vir die nuwe waarde van die beramer is (1 - K) E KS. wat algebraïes dieselfde as E K (S - E). dit is 'n quotlinear vermenging functionquot tussen die huidige chatter E en die nuwe monster S waar die waarde van K 0, 1 kontroles die versnit. Skryf dit so is mooi en nuttige. As K is 0,7, neem ons 70 van S en 30 van E, wat dieselfde is as die toevoeging van 70 van die verskil tussen E en S terug na E. uitvoering maak Kaz 14 April 12 by 22:15 in die uitbreiding van Toms antwoord, die formule vir inagneming van die spasiëring tussen bosluise kan geformaliseer (naby bosluise het proporsioneel laer gewig): 'n (tn - t n-1) / T dit is, 'n verhouding van delta van aankoms tyd oor 'n gemiddelde interval v 1 (gebruik vorige punt), of v (1 - u) / n (lineêre interpolasie, of vu (volgende punt) Verdere inligting is beskikbaar op bladsy 59 van die boek An Introduction To High Frequency Finance. A aantal bekende bewegende gemiddeldes, soos Spencer 15 punt MA. en Henderson bewegende gemiddeldes het negatiewe gewigte in die gemiddeldes. Wat beteken dit in 'n konseptuele sin Watter inligting probeer jy kry uit die data wat ooreenstem met dié terme Hoekom is dit meer sinvol as net weeg daardie terme 0, en die vermindering van 'n paar van die gewigte op die meer sentrale terme proporsioneel meer inligting. Soos Emre korrek uitwys, hierdie negatiewe gewigte bevredig 'n wiskundige kriterium. Maar dit lei tot die vraag: wat is die werklike wêreld statistiese / konseptuele uitwerking van daardie wiskundige vereiste. Maak dit logies sin om 'n negatiewe inligting wat jy weet isnt gee negatiewe inligting (dws. Data wat isnt lê) vra 27 April 12 aan 05:31 As jy quotnegativequot interpreteer nie as quotlyingquot maar as ekstrapoleer jy kan 'n paar insig vind gewig. (Onthou dat geweegde gemiddeldes lineêre funksies, so 'n prentjie teken in die Cartesiese vlak van die proses van lineêr interpol tussen twee punte. Positiewe gewigte ooreenstem met die lynstuk tussen die punte negatiewe gewigte reproduseer die res van die lyn self.) Uitvoering maak whuber 9830 27 April 12 by 14:46 whuber: jammer, maar ek dink jou punt het heeltemal ontwyk my. Ek don39t regtig wat jy bedoel met quotdraw n prentjie. van die proses. quot uitvoering maak naught101 27 April 12 by 15:25 Dink twee punte mathbf en mathbf. Die rekenkundige proses van die vorming van 'n geweegde gemiddelde van numeriese gewigte omegax en omegay (wat som tot 1) is om omegaxmathbf omegaymathbf bereken. Dit kan algebraïes herskryf as mathbf omegay (mathbf). Meetkundig beteken dit (as 'n proses) wat jy begin op mathbf en beweeg in die rigting mathbf van mathbf om mathbf deur 'n meervoudige omegay. Wanneer omegaxlt 0, omegaygt 1 sodoende ekstrapoleer buite mathbf. â € whuber 9830 27 April 12 by 18:13 ok, Gotcha. Wat min of meer dek emre39s antwoord, geen Maar ek dink I39m dink dat met lineêre interpolasie you39re op 'n baie veiliger grond as met lineêre ekstrapolasie, so in 'n soortgelyke trant, waarom nie net gebruik om die innerlike 9 punte van Spencer39s MA (gepas her - geweegde) uitvoering maak naught101 28 April 12 aan 01:25 Opsomming Die gewigte word gekies om 'n wiskundige einde te bereik. In Spencer geval, die doel is om voorsiening te maak kubieke tendense deur die filter onvervormde om te slaag. Dit beteken dat as ons ontbind die insette Xt in 'n deterministiese polinoom tendens komponent m (t) equiv C3 T3 C2 T2 C1 t C0 en 'n gesentreerde stogastiese komponent Yt, sodanig dat Xt equiv m (t) Yt, dan mathcal F gelaat Xt reg om mt as sigmaY tot 0, waar mathcal F is die filter bedryf. Voorbeeld Hier is 'n geïllustreerde voorbeeld gebruik van Mathematica. Im gaan vergelyk Spencer filter met 'n 15-tap dubbelzijdig simmetriese bewegende gemiddelde. Kloksgewys van links bo: die opbrengs van Spencer filter, die opbrengs van die simmetriese filter, die lawaaierige insette (Xt), die kubieke tendens (mt). Dit is met c (die polinoom koëffisiënte, in stygende volgorde van graad). Bespreking Soos jy kan sien, Spencer filter is meer sensitief as die simmetriese filter, as gevolg van die negatiewe gewigte. Die lae-pass effek van die simmetriese filter is goed vir denoising (is die vergelyking van die norm van die verskil): vir die simmetriese filter versus vir Spencer. Dit verwring ook die tendens (dieselfde toets sonder die geraas): Verdere leesstof Hierdie lesingnotas gaan in die afleiding. Jy kan ook vind inwoner gebruiker Rob Hyndmans artikel oor bewegende gemiddeldes nuttig. Jammer, ja, ek soort van verstaan dat. Ek moet duideliker gewees het in die vraag. Wat ek soort bedoel is wat die werklike wêreld statistiese / konseptuele uitwerking van daardie wiskundige vereiste Maak dit logies sin om 'n negatiewe inligting wat jy weet isn39t gee quotnegativequot inligting (dws. Data wat isn39t lê) gewig 1 egter antwoord is nog steeds nuttig :) uitgeklaar die vraag. â € naught101 27 April 12 by 06:12 Dit kan die beste moontlike antwoord wees, maar it39d regtig goed wees om 'n voorbeeld (verkieslik visuele) van daardie ondergang te kry. It39s moeilik om te konseptualiseer. â € naught101 28 April 12 aan 01:22
No comments:
Post a Comment