你的數字分析專家

基於迴歸分析，突破傳統方法，形成多線段法可尋找出短期趨勢。本書以股價指數為例運用數字可能需要之17種模式完整收錄其中，包含14種移動平均相關的數學模式，以及3種直接數字建模的技術。內含程式，提供讀者驗證。

為您解決Durbin-Watson檢定統計量的臨界值問題，並提供哪些因素需要影響Durbin-Watson檢定統計量，以及多少資料量才能用Z分配臨界值表

機率模擬器是可以為數字找到機率模式，同時也可以模擬機率模式，為人工智能建構自我的機率模型。同時也是驗證現有所有演算法結果的工具。機率模擬器不只是模擬器，還有函數轉換。各種的函數轉換皆能做到，只有你想不到，沒有做不到。

數字模型由迴歸模型可分為【期望值模型】、【變異數異質性模型】、【自相關模型】。多數在建構數字模型時，都以【期望值模型】為主。這同時也代表著趨勢的數學模型。

討論波動率時才會同時需要考慮到【期望值模型】和【變異數異質性模型】。我們能夠提供數字精準建模的技術，讓您的數字具有數學模式，從而能夠預測或寫入程式中執行模擬比對。

主流股價的移動平均數只是樣本平均數，並無趨勢特徵。那只是將移動平均數用平滑線連接起來，讓使用者產生錯誤的視覺認知。

真正能夠讓數字產生趨勢和預測是統計學的迴歸分析方法，我們為您提供真正的股價趨勢圖像，甚至讓數字的趨勢能夠動起來。每增加一個新的數字，你將看到趨勢發生變化，從而做下決策。

參考YouTube頻道:
https://www.youtube.com/@bigdatastorm

【本案已將影片轉完不公開】
有需要此資訊，請洽機率模擬器有限公司

貝氏定理是事件機率的一種。當事件存在前後關係時，就會產生由前看後，或由後看前的角度。貝氏定理即為由後看前的事件機率，本質上仍屬於條件機率。

「多層次貝氏統計」則是指迴歸分析的logistic model，但其關鍵問題點有二：(1)使用者並未檢查數據是否符合常態分配；(2) 不能一層又一層，或跳不同層去討論。

回到機率概念，貝氏定理能依照問題所需選擇不同的欄位層進行機率運算，也不會出現刪枝或合併的問題。
參考Google簡報 : https://reurl.cc/jRYZkZ