问题: 如何使用asreml进行固定因子的wald检验和随机因子的LRT检验?...下面是使用lme4的解决方案: 很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算...软件包介绍 lme4 R语言中最流行的混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象的固定因子和随机因子...,它有两个函数: lmerTest::anova.lmerModLmerTest用于检测固定因子的显著性, 方差分析表采用III平方和的形式. lmerTest::ranova用于检测随机因子的显著性,...可以看到Spacing 和Rep都达到极显著 随机因子显著性检验 ranova(fm1) # 随机因子显著性检验,LRT ?
多目标多因子算法和多因子算法的区别 “参考文献 [1]GUPTA A, ONG Y-S, FENG L, et.al....MOMFEA和MFEA的区别和联系 在MFEA取得巨大进展之后，研究者们将目光转移到多目标多任务优化。...MOMFEA继承了MFEA中的技能因子和标量适应度，扩展了因子排名的概念。 在多目标问题中，帕累托最优解之间是非支配的关系，不能单一根据一个目标函数值的好坏判断一个解的好坏。...因此，因子排名不是根据因子成本而是根据非支配排序和拥挤距离进行排序。 MOMFEA中解的编码与解码，选择性交配和垂直文化传播机制与MFEA中相同。...因子排名更新 在MFEA中，因子排名根据因子成本进行计算。在MOMFEA中，由于有多个目标函数，不能单由因子成本来决定因子排名，进而通过非支配排序和拥挤距离对个体进行排序。
躺平几天了，快来写一篇解题报告，前面我们写了因子的分解，这次来写因子和。 四因数 思路 ： 存在以下俩种情况 1....俩个素数的乘积 2.一个素数的三次幂 想到了俩种解法： 暴力 class Solution { public: int sumFourDivisors(vector& nums) {...int ans = 0; for (int num: nums) { // factor_cnt: 因数的个数 // factor_sum...: 因数的和 int factor_cnt = 0, factor_sum = 0; for (int i = 1; i * i <= num; ++i)...= num) { // 判断 i 和 num/i 是否相等，若不相等才能将 num/i 看成新的因数 ++factor_cnt;
2，误差分解： 3，方差分析的基本假定： 正态性：每个处理所对应的总体服从正态分布 方差齐性：各个总体的方差必须相等 独立性：每个样本数据都来自不同处理的独立样本 4，单因子方差分析： 线性模型：...--- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 5，效应量分析： 在单因子方差分析中因子平方和与总体平方和之比...，它反映量在因变量取值的总误差中被因子解释的比例，效应量越大说明自变量与因变量之间的关系就越强。...公式为： 6，多重比较：对不同处理之间的均值配对比较就是方差分析的多重比较，主要方法有Fisher的LSD(最小显著差异)法，Tukey-Krammer的HSD方法，感兴趣可以自己查阅资料。...7，双因子方差分析只从与单因子方差分析不同的角度，简单描述： 7.1，模型较复杂：(是否考虑交互效应r可分为两种情况) 考虑交互效应的误差分解 考虑交互效应的双因子方差分析表 7.2，R模拟双因子分析
今天有难题，所以我分了俩个来写，第一篇水题，发车了…… 返回n的第k个质数 题目中有一个说是排序，但是你for循环后已经是排好序的了，所以说很水的一题，不要相的太难了，请彦祖们看代码 class Solution...if(count==k) return i; } } return -1; } }; 求俩个最接近的因数...= 0; --i)//计算开方后的，降低时间复杂度 if (n % i == 0) if (abs(n / i - i) < abs(ans[0]
HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing...经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。...- Stack Overflow 我认为他的这个说法和做法是正确的。...有关另外一个 HashMap 扩容和装载因子有关的一篇解释得还不错的文章请参考链接：Load Factor and Rehashing - GeeksforGeeks 我觉得他们这篇文章说得还不错，基本上解释了扩容...，重新散列和触发时间的问题。
JCR对8000多种期刊(网络版) 之间的引用和被引用数据进行统计、运算，并针对每种期刊定义了影响因子 (IF: impact factor)等指数加以报道。...但是多看下待投稿杂志的文章，可以更好地领会这个杂志的重点和要求）。 国际期刊影响因子主要通过Thomson Reuters每年发布的JCR进行查询。 点击或后台回复影响因子下载Excel表格。...SCI影响因子的影响因素 与杂志本身被其他同行和作者获取的程度有关。开放获取，加大宣传，吸收大牛文章，发表高质量和高传播性文章是王道。 与论文发表的时间有关。速度是王道，抢占先机优势。...每个学科分类按照期刊的影响因子高低，平均分为Q1、Q2、Q3和Q4四个区：各学科分类中 影响因子前25%(含25%)期刊划分为Q1区，前25%～50% (含50%)为Q2区，前50%～75% (含75%...在国内，大部分高校和科研单位都采用中科院的分区，有些单位有自己定制的分区。还有的期刊不属于四个分区，主要有两个方面的原因：一是该期刊是新增期刊，还没有统计出影响因子，一般要2-3年后才有分区记录。
HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing...经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。...- Stack Overflow我认为他的这个说法和做法是正确的。...有关另外一个 HashMap 扩容和装载因子有关的一篇解释得还不错的文章请参考链接：Load Factor and Rehashing - GeeksforGeeks我觉得他们这篇文章说得还不错，基本上解释了扩容...，重新散列和触发时间的问题。
1245 最小的N个和 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题目描述 Description 有两个长度为 N 的序列 A 和 B，在...A 和 B 中各任取一个数可以得到 N^2 个和，求这N^2 个和中最小的 N个。...9 输出描述 Output Description 输出仅一行，包含 n 个整数，从小到大输出这 N个最小的和...2 3 4 4 5 数据范围及提示 Data Size & Hint 【数据规模】 对于 100%的数据
我们知道，一个因子值的处理大致分为三个步骤，去极值、标准化、中性化，上次我们对因子值进行了去极值和标准化，这一次，我们主要讲一讲中性化，也就是neut。 ...所以，很多因子数值在一个行业内比较才是有效的。同样的思路，有些因子虽然看起来不是一些基本的风格因子，比如PE，但是，其实我们知道，PE和市值有很大的关系，大市值的公司，一般是成熟的公司，PE往往不高。...1.两种中性的方法 所谓中性，最本质的意义就是“无关”，我们说市场中性，就是说我们这个组合与市场无关；我们说因子做了行业中性，说明我们的因子和行业没有关系，风格中性也是如此。...也就是做一个回归，其中，因子值是y，需要中性的风格因子的暴露为x，然后我们进行回归。回归之后的残差就是因子值对行业中性化后的值。这里的风格因子可以是一个也可以多个，也就是一元回归和多元回归的区别。...如果读者有wind的python的api，那么可以使用下面的函数获得我们需要的股票代码和行业代码转换的字典。这里，我们有一个假设，就是股票的行业在整个因子回测区间没有改变。
在真核生物中，基因的编码序列在DNA链上是不连续的，被非编码序列隔开。这些基因，只有在转录因子结合到其特定的DNA序列上后，基因才开始表达。那么，我们要了解的是，什么是转录因子？...什么又是转录因子结合的的特定的DNA序列（转录因子结合位点）？ 那首先，什么是转录因子呢？...转录因子不单与基因上游的启动子区域结合，也可以和其它转录因子形成转录因子复合体来影响基因的转录，可以产生很复杂而精细的影响。...好了，接下来我们看如何预测整个物种的转录因子和转录因子结合位点。 ? 首先介绍一个神奇的网站：是由咱们北京大学开发的转录因子数据库（PlantTFDB），目前，已经更新到v5.0 版本。...--verbosity 1 --thresh 1.0E-5 Ath_TF_binding_motifs.meme promoter.fa 这样我们基因组上的转录因子和转录因子结合位点的预测就完成啦
，因此每个元素对应的最小路径和即为对应的路径上的数字总和。...对于不在第一行和第一列的元素，可以从其上方相邻元素向下移动一步到达，或者从其左方相邻元素向右移动一步到达，元素对应的最小路径和等于其上方相邻元素与其左方相邻元素两者对应的最小路径和中的最小值加上当前元素的值...创建二维数组 dp，与原始网格的大小相同，dp[i][j] 表示从左上角出发到 (i, j) 位置的最小路径和。显然，dp[0][0]=grid[0][0]。...最后得到 dp[m − 1][n − 1] 的值即为从网格左上角到网格右下角的最小路径和。...来源 最小路径和 | 力扣（LeetCode） 最小路径和 | 题解（LeetCode）
HashMap 初始化默认值HashMap 的初始化默认值是 16。当然你也可以在 HashMap 构造的时候传入初始化的值。HashMap 的最大值HashMap 最大值是1 << 30。...<< 这个是 Java 使用的移位操作符，运行的结果为 2^30，这个在源码的注释中已经明确说明。首先必须理解操作符 <<，它是左移操作符，表示对二进制进行左移。...HashMap 扩容因子所谓的加载因子，也叫扩容因子或者负载因子，它是用来进行扩容判断的 。...假设加载因子是0.5， HashMap 初始化容量是16，当 HashMap 中有 16 * 0.5=8 个元素时， HashMap 就会进行扩容操作。...而 HashMap 中加载因子为0.75，是考虑到了性能和容量的平衡。上面的代码是 JDK 源代码中定义的参数，上面这 3 个参数定义了 Java 使用 HashMap 时候的基础。
HashMap 初始化默认值 HashMap 的初始化默认值是 16。 当然你也可以在 HashMap 构造的时候传入初始化的值。...HashMap 的最大值 HashMap 最大值是1 << 30。 << 这个是 Java 使用的移位操作符，运行的结果为 2^30，这个在源码的注释中已经明确说明。...HashMap 扩容因子 所谓的加载因子，也叫扩容因子或者负载因子，它是用来进行扩容判断的 。...假设加载因子是0.5， HashMap 初始化容量是16，当 HashMap 中有 16 * 0.5=8 个元素时， HashMap 就会进行扩容操作。...而 HashMap 中加载因子为0.75，是考虑到了性能和容量的平衡。 上面的代码是 JDK 源代码中定义的参数，上面这 3 个参数定义了 Java 使用 HashMap 时候的基础。
在前面一节，我们成功计算出来了因子值。 在开始今天的内容前，我们要先了解几个概念。许多书本上，可能不会这样讲，这个仅仅是笔者的一些感悟。...而风格中性则需要和风格因子的secore，或者说，exposure做回归，然后取残差作为最后的neut-score。...这里，前面三步还是比较容易实现的，但是第四部我们需要一个风格因子的score，这就很尴尬了，因为我们并不知道有哪些风格因子。有一个神一般的存在，叫做barra，读者可以自己去百度一下。...总而言之，这个数据供应商给了我们十个风格因子以及每一个因子的score（exposure）。当然，我们也可以自己去建立这个。 ...，然后计算出去极值后的score和标准化后的score。
ACM常用模板合集 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; #d...
我们现在不按市值规模分类（正如我们上面所做的那样），而是通过相对于标普500指数的大盘价值和大盘动量因子来分析。...大盘动量也表现很不错（16.02％ vs 8.23％，市场13.96％） 从因子的角度来看，大盘股里成长和动量因子一直是一个非常好的组合。...市场评论员所说的大盘价值很糟糕这一观点确实属实（至少基于账市比的价值因子是这一的）。也许这并不太令人惊讶，因为在不同的市场和时间段进行评估时，大盘价值从未真正成为一个令人信服的因子。...事实上，在考虑交易成本，税收和复杂性时，投资组合暴露在大盘价值因子上可能是一个“坏”的想法。以下是从股市成立以来各种因子的统计数据（1963年开始，5年和10年年化回报）： ?...如果将小盘价值和动量的过去5年（甚至10年）表现与标普500指数（进行比较，一个有趣的现象重新出现：因子表现很糟糕。 ?
题目描述 给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。 说明：每次只能向下或者向右移动一步。...题解 起先，这题我是来了一波深度搜索，我是抓牢一个点就是从左顶点往下走或者是往右走，在这之后我只选择最小的那个点走，试了下测试用例也还OK，提交了以后没有通过，我陷入了深思，发现我的脑容量还是不够大，too...排除掉m和n中有一个为0的情况，我们进行分类讨论。...当m为0时，靠边上那一排单纯点往右边走，计算出每位选手的最小和 当n为0时，靠边上那一列单纯点往下走，计算出每位选手的最小和 排除楼上两种情况后，考虑中间任意点的最小和等于其自身加上和其自身相邻的左边那位或者上边那位的最小和的最小值...最后，我们只要返回最后那个元素的最小和就好了。
本文对商品价格的变动进行建模，将每个商品价格序列分解为： 所有商品价格变动的共同影响因子：全球因子 板块因子 特质因子 区分全球、特定市场和特质等因子有助于将不太普遍的因子与纯粹的共同因素区分开来，并基于以下假设...如下图所示分别展示了全球因子与Killian指数（全球经济活动指数）和世界工业产值指数。...全球因子的变动与全球实体经济活动指标密切相关，在经济衰退后出现最大下降的时期内，紧跟国际商业周期的主要扩张和收缩阶段。...下图的上半部分显示了这些商品（石油和铜）的价格(虚线)，以及基于它们共同组成部分（全球因子乘以各自factor loading）的拟合，即基于全局因子的拟合(实线)。...如果商品价格变动只局限于少数几个市场和/或相对价格发生重要变化，则个别市场中与供求有关的其他具体因子可能会起作用。 附录：商品列表
最近思考了一些关于因子合成的东西。多因子的体系里，我们希望通过多个因子的叠加来提高模型整体对于未来收益率的预测能力。如何确定叠加后的因子一定会效果更好？...两个因子加权合成后的IC至少大于两个IC的加权和，当且仅当相关性为1时取等 2. 两个因子相关性越低，合成后因子IC越高，这也是符合常理的 以等权合成为例 ? 相关性为1时，和的IC为两IC的均值。...可以这样去理解考虑分布和考虑IC的差异，IC刻画的是所有股票因子值和未来收益率方向的一致性， 每个股票权重是一样的，高IC可能是因子头尾部顺序比较一致，也可能是中间部分顺序比较一致，因此IC评价结果比较稳健...一般都假设因子是服从正态分布的，但实际中因子的分布可能是各种各样的，[1]中提到一个结论，我觉得非常有道理，当因子不服从正态分布时，偏度和峰度的影响会使得个股在某一个因子上的得分偏大或偏小，使得其在多因子的效用被显著放大或缩小...反之如果是一个t分布的因子和正态分布的因子，t分布的因子峰度会异常高，使得因子值的集中度非常高，两端概率很小，结果是头尾部会严重依赖于正态分布因子的值，而中间部分严重依赖于t分布因子的值。
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