Question 标准GNU工具coreutils中有俩程序df / du，他们都可以查看磁盘的使用情况。通常情况下他们的统计结果并不会相同，这是因为统计信息来源的差异。...在文件系统这一层次，只存在superblock与inode，前者保存的是文件系统的元信息(metadata)，后者是文件的metadata；file与进程相关联，记录了进程打开文件的上下文信息；使用dentry...但若一个orphan inode的文件描述符与内核线程相关联，显然lsof无法枚举出来。...KiB/kiB与KB/kB是不同的，前者是2的幂，后者是10的幂，即Kibibit与Kibibyte的区别。 du man page描述du：estimate file space usage。...size)之间的差异 du参数--apparent-size 输出的计量单位不同带来的差异 du与df参数-B, --block-size=SIZE 若系统的状态不正常，df / du统计信息的巨大差异有可能是
VAR 时间序列模型 VAR也称为向量自回归模型， 是一种在自回归模型的基础上扩展模型。VAR模型即将内生滞后值，也将同期的外生滞后项视为回归量，可在单个模型中同时预测多个时间序列相关变量。...其他可能性因素相关性验证： 除去房屋市场自身产业指标对房价的影响，再挖掘其他可能性影响因素后，需要验证这些指标是否相关。 相关系数矩阵 直观的表现出不同指标关联性的强弱。...但是从图像来看该模型没有很好的计算出季节性，经过再次尝试在去掉季节性因素后SARIMA模型的准确率又有了进一步提升。 而从Var 模型的系数p值结果来看，相关外生因素并没有显著性差异。...其他可能性因素相关性分析结果： 下图从左至右分别是相关系数矩阵、PCA和LASSO算法结果的可视化 额外的24个因素中，虽然不同的方法结果有所不同，总的来说教育产业相关的指标均表现出较高的相关性，可以得出结论...估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC
facet_wrap(~symbol, scales = "free_y") + # facet_wrap用于制作不同的页面 theme_classic() +计算多只股票的收益计算多只股票的收益与单只股票一样容易...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？...本文选自《基于R语言股票市场收益的统计可视化分析》。...用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列R语言中的时间序列分析模型...R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH
p=22617最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。...在上述模型中，我们假设转移概率在不同时期是不变的。在这里，我们允许概率随着经济状况的变化而变化。否则，该模型就是Hamilton（1989）的马尔可夫自回归。...本文选自《PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列》。...和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析R...R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与
Python和R作为机器学习的主流语言，受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择，本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。...一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具备简洁、易读以及可扩展等优点，在近几年成为高人气的编程语言。...3、Python作为一种胶水语言，能够和其他语言连结在一起，比如你的统计分析部分可以用R语言写，然后封装为Python可以调用的扩展类库。...但两者方向不同，Python使用的范围更加广泛，涉及到方方面面；R更专注统计方面，但在数据量大时运行速度很慢。下面我针对数据分析中的两种使用场景来比较Python和R： 1. ...R语言拥有许多程序包可用于处理规则和不规则时间序列，因而更有优势。 Python进行时序分析的时常用ARIMA(p,d,q)模型，其中d指的是差分项，p和q分别代表自回归项和移动平均项。
分位数回归可以提供不同分位点处的估计结果，因此可以对因变量的整个分配情况作出更为清楚的阐释。【8】不同分位数下的参数估计量往往也不同，这就表明同样的影响因素对处在不同水平的研究对象的作用大小是不同的。...对北京市的GDP、投资、消费等增长率进行统计； 2. 建立分位数回归模型； 3. 讨论模型的稳健性、处理数据异质性、各种收敛性； 4. 针对不同的收敛性进行分析和比较； 5....建立分位数回归模型； 4. 利用模型与统计软件进行计算，观察其特性； 5. 与最小二乘法进行比较，得出结论。...上面的图为分位数回归的回归系数变化趋势图，从结果来看居民消费水平的相关影响逐渐变化且从负相关变为正相关，说明有正向的影响， 社会投资从正相关逐渐变成负相关，说明有负向的影响，进出口总额从负相关逐渐变成正相关...R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析 R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测 R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 Python使用GARCH
如何确认您的开发环境正确工作，并准备好进行时间序列预测。 让我们开始吧。 为什么是Python？ Python是一种通用的解释性编程语言（不同于R或Matlab）。...它已经迅速成为机器学习和数据科学从业者的主要平台之一，甚至比R平台更受用户们喜爱（见下图）。 [Python机器学习职位与R机器学习职位对比] 这是一个显而易见且非常重要的考虑因素。...与时间序列预测相关的statsmodels的主要特点包括： 平稳性的统计测试，例如增强型Dickey-Fuller单位根检验。 时间序列分析图如自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）。...线性时间序列模型，如自回归（AR），移动平均（MA），自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）。...您可以查看可用SciKits的完整列表。 这个库重点用于分类，回归，聚类等的机器学习算法。它还提供了相关任务的工具，如评估模型，调整参数和预处理数据。
Python中可用的一种用于建模和预测时间序列的未来点的方法称为 SARIMAX，它表示带有季节性回归的 季节性自回归综合移动平均线。...其他统计编程语言（例如） R 提供 解决此问题的自动化方法，但这些方法尚未移植到Python。...在统计和机器学习中，此过程称为用于模型选择的网格搜索（或超参数优化）。 在评估和比较不同参数的统计模型时，可以根据其拟合数据的程度或其准确预测未来数据点的能力来对每个模型进行排名。...右下方的自相关（即相关图）图证实了这一点，该图表明时间序列残差有较低的相关性。 这些观察结果使我们得出结论，我们的模型产生了令人满意的拟合度，可以帮助我们理解时间序列数据并预测未来价值。...GARCH 模型时间序列预测 python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化 R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析 matlab
“方差指的是，用不同训练数据进行模型评估时，模型表现的变化程度。” ——《统计学习及其在R中的应用》2014年版，第34页 一个高方差的模型在训练数据集发生细小变化时预测结果会发生很大变化。...——《统计学习及其在R中的应用》2014年版，第19页 这提醒我们任何模型都不是完美的。 偏差-方差的权衡 对于模型的表现来说，偏差和方差是有关联的。...“这被称之为一种‘权衡’，因为一般的方法很容易得到极低的偏差和很高的方差……或很低的方差和很高的偏差……” ——《统计学习及其在R中的应用》2014年版，第36页 这种关系一般被称为“偏差与方差的权衡”...高偏差和高方差都不一定是坏的，但他们有可能会导致不良的结果。 我们时常要对一组不同的模型和模型参数进行测试，从而在给定的数据集中得到最好的结果。一个高偏差的模型有可能会是过于保守的，出现欠拟合。...注意：考虑到算法或评估过程的自然随机性或者是数值精度的不同，你的结果有可能会存在很大的差异。你可以考虑把这段代码反复执行几次，比较结果的平均值。 本例中，我们可以看到这个模型具有高偏差和低方差。
p=30647最近我们被客户要求撰写关于GARCH 的研究报告，包括一些图形和统计输出。从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。...同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形，它们不仅包含了单变量的波动特性，而且很好的描述了不同变量间的相互关系。...收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率R语言中的时间序列分析模型...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较ARIMA、GARCH...指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言极值理论 EVT、POT超阈值
p=27493 最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。...我们利用建立logistic模型并运用R语言软件来分析并预测在2100年世界的人口数，并与预测出的数据做对比，看模型构造的好坏并进行模型改进与扩展。...如果我们把Yt的模型写成 (Y_t-δ)=α_1 (Y_(t-1)-δ)+u_t 其中δ是Y的均值，而ut是具有零均值和恒定方差σ^2的不相关随机误差项(即ut是白噪音)，则成Yt遵循一个一阶自回归或AR.../ GARCH模型分析股票价格 时间序列GARCH模型分析股市波动率 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH...SP 500指数波动率时间序列和预测可视化 Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC
有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。...在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。...相关与协整相关性和协整性虽然在理论上相似，但完全不同。为了证明这一点，我们可以查看两个相关但不协整的时间序列的示例。一个简单的例子是两个序列。...我只用了只有5年的时间范围，这可能不能代表股市的波动。处理过拟合任何与数据分析和训练模型相关的事情都与过拟合问题有很大关系。有许多不同的方法可以处理像验证这样的过拟合，例如卡尔曼滤波器和其他统计方法。...R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化R语言中的广义线性模型
本文投稿自公众号：数据分析成长手册 通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。...Python分析结果: 比如现在你爬取到某地区的二手房信息数据，针对这一批数据的房价你要做一次定量分布分析，以及对不同房子的朝向做一个定性的分布分析，以便初步的了解房子的一些特征分布。...数据的离中趋势：指一组数据中各数据以不同程度的距离偏离中心的趋势，可用极差与分位差、方差与标准差、离散系数 等衡量。 Python结果分析： 对某一组数据分析其集中趋势结果： ?...Python代码结果分析： 例如现在你有一份餐厅的不同菜品的盈利数据，你想找到哪些菜对该菜厅的盈利贡献最大。...负相关：如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0 无线性相关：r=0。
为什么是Python？ Python是一种通用的解释性编程语言（不同于R或Matlab）。 主要是因为语言的重点在于可读性，所以学习和使用很容易。...与时间序列预测相关的statsmodels的主要特点包括： 平稳性的统计测试，例如增强型Dickey-Fuller单位根检验。 时间序列分析图如自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）。...线性时间序列模型，如自回归（AR），移动平均（MA），自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）。...您可以查看可用SciKits的完整列表。 这个库重点用于分类，回归，聚类等的机器学习算法。它还提供了相关任务的工具，如评估模型，调整参数和预处理数据。...与scikit-learn中的时间序列预测相关的主要功能包括： 数据准备工具套件，比如缩放和输入数据。 这套机器学习算法可以用来模拟数据并进行预测。
Python就是一个很好的备选项，但是那时候并没有这类数据结构的整合集，也没有能提供相关功能的工具。...使用R语言进行统计计算的用户对DataFrame的名称会非常熟悉，因为这个对象是根据相似的R data.frame对象进行命名的。与Python不同的是，数据框在R语言中是标准库中的内容。...statsmodels是一个统计分析包。它源自斯坦福大学统计学教授Jonathan Taylor 利用R语言实现的各类分析模型。...与scikit-learn相比，statsmodels包含经典的（高频词汇）统计学、经济学算法。它所包含的模型如下。...回归模型：线性回归、通用线性模型、鲁棒线性模型、线性混合效应模型等 方差分析（ANOVA ） 时间序列分析：AR、ARMA、ARIMA、VAR等模型 非参数方法：核密度估计、核回归 统计模型结果可视化
BoxJenkins方法提供了一种根据序列的自相关和偏自相关图来识别ARIMA模型的方法。ARIMA的参数由三部分组成：p（自回归参数），d（差分数）和q（移动平均参数）。...在R中执行时间序列分析时，程序将提供AICc作为结果的一部分。但是，在其他软件中，可能需要通过计算平方和并遵循上述公式来手动计算数字。当使用不同的软件时，数字可能会略有不同。...这两种方法有时可能会得出不同的结果，因此，一旦获得所有估计，就必须检查和测试模型。以下是在R中执行ARIMA的代码： summary(arima212)参数估计要估算参数，请执行与先前所示相同的代码。...如前所述，Apple Log价格序列的ARIMA和ARCH模型分别为ARIMA 2,1,2）和ARCH 8）。此外，我们还将查看Minitab的结果，并将其与R 的结果进行比较。...、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言
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