A propos de la vérification croisée du fichier Opt.Profile/S.P.P-uniform distribution, combien de changements ?

Dans SQ, vérification croisée de Opt.Profile/Sys.Param.Permutation，Dans le troisième point "distribution uniforme inférieure à (5) passe de positif à négatif" dans le filtrage.

Voir les photos ci-jointes pour plus de détails.

Je me suis rendu sur le site web de la SQ et j'ai lu le document recommandé sur le site web. Je ne savais pas ce que les changements représentaient et comment fixer le seuil. Si des articles ou des sites web pertinents peuvent m'être recommandés, je vous remercie.

Bonjour,

Avec ce critère, vous ne voulez pas voir plus de 5 optimisations descendre en dessous de "zéro".... Vous pouvez voir sur la capture d'écran ci-jointe qu'il y a eu 3 optimisations dans lesquelles les résultats ont fini par être inférieurs à 0.

Je suis désolé, mais je ne comprends toujours pas. Vous voulez dire que tant qu'un résultat d'optimisation est inférieur à 0, la valeur du filtre de la distribution uniforme augmente de 1, n'est-ce pas ? Cependant, dans l'image de votre pièce jointe, il y a 3 résultats d'optimisation inférieurs à 0, mais la distribution uniforme en montre 6, supérieurs à 5, donc ils sont échoués. Jetez également un coup d'œil aux deux exemples de ma capture d'écran. Il semble que la méthode de calcul du nombre de la distribution uniforme ne signifie pas que le résultat de l'optimisation est inférieur à 0.

En outre, la norme croisée par défaut pour le troisième élément de vérification est inférieure au profil AVG + 1 StdDev. D'après les résultats d'un grand nombre de tests et les commentaires de nombreux autres utilisateurs, 1 StdDev est un peu trop strict, et peu de stratégies ont réussi. Si c'est le cas, veuillez me recommander les informations ou le site web pertinents, je les étudierai, merci. Par ailleurs, j'ai lu l'article "know your system turning data mining from bias to benefit through spp" recommandé dans la description du logiciel du site web. Il mentionne simplement cette norme, mais il n'y a pas d'exemple ou de description détaillée de la raison d'être de cette norme.

La distribution uniforme ne signifie pas qu'il doit s'agir d'une perte, je pense.

uniforme est en dehors de certaines limites normales - comme la moyenne... Je ne sais pas exactement comment cela est mis en oeuvre dans SQX.

Je me pose la même question... je ne comprends jamais cela.

Une réponse de la part du personnel ? Merci de votre compréhension.

Il ne s'agit pas d'un décompte de "barres négatives". La valeur représente nombre de changements de positif à négatif. Ainsi, si vous voyez une barre négative, cela représente 2 changements de positif à négatif...