Wie viele Änderungen gibt es beim Cross-Check von Opt.Profile/S.P.P-uniform distribution?

In SQ, Cross-Check von Opt.Profile/Sys.Param.Permutation，Im dritten Punkt "uniform distribution less than (5) changes from positive to negative" in filtering.

Einzelheiten entnehmen Sie bitte den beigefügten Fotos.

Ich besuchte die Website von sq und las das auf der Website empfohlene Papier. Ich wusste nicht, was die Änderungen bedeuten und wie man den Schwellenwert festlegt. Wenn es einschlägige Artikel oder Websites gibt, die mir empfohlen werden können, danke ich Ihnen.

Hallo,

Mit diesem Kriterium möchten Sie nicht, dass mehr als 5 Optimierungen unter "Null" fallen. .... Sie können auf dem beigefügten Screenshot sehen, dass es 3 Optimierungen gab, bei denen die Ergebnisse unter 0 lagen.

Es tut mir leid, aber ich verstehe es immer noch nicht. Sie meinen, dass, solange ein Optimierungsergebnis kleiner als 0 ist, der Filterwert der Gleichverteilung um 1 erhöht wird, richtig? In der Abbildung in Ihrem Anhang gibt es jedoch 3 Optimierungsergebnisse, die kleiner als 0 sind, aber die Gleichverteilung zeigt 6 an, die größer als 5 sind, also sind sie fehlgeschlagen. Bitte sehen Sie sich auch die beiden Beispiele in meinem Screenshot an. Es scheint, dass die Berechnungsmethode der Zahl der Gleichverteilung nicht bedeutet, dass das Optimierungsergebnis kleiner als 0 ist.

Außerdem ist der Standard-Cross-Standard für den dritten Punkt der Prüfungen kleiner als AVG-Profil + 1 StdDev. Nach den Ergebnissen einer großen Anzahl von Tests und dem Feedback vieler anderer Nutzer ist 1 StdDev ein wenig zu streng, und nur wenige Strategien haben bestanden. Gibt es eine statistische Grundlage für diesen Standard? wenn ja, empfehlen Sie bitte die entsprechenden Informationen oder Websites, ich werde sie studieren, danke. Übrigens habe ich das Papier "Know your system turning data mining from bias to benefit through spp" gelesen, das in der Softwarebeschreibung der Website empfohlen wird. Darin wird dieser Standard lediglich erwähnt, aber es gibt kein Beispiel oder eine detaillierte Beschreibung, warum dieser Standard so ist.

eine gleichmäßige Verteilung bedeutet nicht, dass es sich um einen Verlust handeln muss, denke ich.

uniform ist außerhalb einiger normaler Grenzen - wie Mittelwert oder Durchschnitt...ich weiß nicht genau, wie es in SQX implementiert ist

Ich frage mich auch... ich verstehe das nie.

Gibt es eine Antwort von den Mitarbeitern? Danke

Es handelt sich nicht um eine Zählung der "negativen Balken". Der Wert repräsentiert Anzahl der Änderungen von positiv zu negativ. Wenn Sie also 1 negativen Balken sehen, bedeutet das 2 Änderungen von positiv zu negativ...