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R语言非参数PDF和CDF估计、非参数分位数回归分析间歇泉、GDP增长数据|附代码数据

选择每个应用程序是为了在应用的环境中突出显示特定的计量经济学方法。非参数无条件PDF和 CDF估计间歇泉是位于黄石国家公园的旅游景点。...图 ：Old Faithful 数据的非参数多变量 PDF 和 CDF 估计值。...- nbw, tau = 0.50)R> mod.q0.75 <- npq, tau = 0.75)图绘制了生成的分位数估计值。...将绘图函数与有序数据一起使用会生成一个箱线图，该箱线图很容易显示非平滑的第 25、50 和 75 个分位数。然后可以直接将这些非平滑分位数估计值与通过直接估计平滑CDF获得的估计值进行比较，如图所示。...本文选自《R语言非参数PDF和CDF估计、非参数分位数回归分析间歇泉、GDP增长数据》。

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统计学小抄：常用术语和基本概念小结

重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写3个区分分类3个类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...从5到7都是virginica。但是4.5之后的重叠区域会对判断进行干扰，在这里PDF可以为我们提供更多的理论支持。 累积分布函数(CDF) CDF可以告诉我们有多少百分比的数据小于某个特定的数字。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱，并提取每个箱的样本数和边缘值，这些边缘表示容器的起点和终点。...为了计算PDF，我们将每个频率计数值除以总和，我们得到概率密度函数，找到PDF，就可以继续计算得到CDF。

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统计学小抄：常用术语和基本概念小结

分布度的度量包括范围，四分位数和四分位数范围，方差和标准差。 1、范围 通过比较数据的最大和最小值来定义范围。 2、四分位数 四分位数是按数字列表分为四分之一的值。找到四分位数的步骤是。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写编写3个区分分类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...从5到7都是virginica。但是4.5之后的重叠区域会对判断进行干扰，在这里PDF可以为我们提供更多的理论支持。 累积分布函数(CDF) CDF可以告诉我们有多少百分比的数据小于某个特定的数字。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱，并提取每个箱的样本数和边缘值，这些边缘表示容器的起点和终点。...为了计算PDF，我们将每个频率计数值除以总和，我们得到概率密度函数，找到PDF，就可以继续计算得到CDF。

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【MATLAB 从零到进阶】day10 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算（上）

概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值...，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间...0.05分位数u0.05； (2) 自由度为50的t分布的上侧0.05分位数t0.05(50)； (3) 自由度为8的2χ分布的上侧0.025分位数χ方0.025(8)； (4) 第一自由度为7，第二自由度为...13的F分布的上侧0.01分位数F0.01(7, 13)； (5) 第一自由度为13，第二自由度为7的F分布的上侧0.99分位数F0.99(13, 7). >> u=norminv(1-0.005,0,1...例如： betarnd Beta分布 exprnd 指数分布 gamrnd Gamma分布 lognrnd 对数正态分布 normrnd 正态分布 poissrnd 泊松分布 randsample 从有限总体中随机抽样

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（9）——数据探索之概率统计

为了便于使用，所有累积分布和密度/质量函数（简写分别为CDF和PDF/PMF）定义为处理包括无穷大在内的所有浮点数范围内的数据。若输入数据为NULL或者不是数字，函数产生的结果也是NULL或非数字。...其中D表示分布的值域，这里包括连续的实数集R，以及离散分布的非负整数集N。 很明显，上面的公式包括以下特殊情况。0分位数总是数据集合中的最小值，1分位数总是数据集合中的最大值。...对于离散非负整数集合分布上的分位数p∈[0,1]，由于x∈N，因此公式演变为F(x)=0.5时，p分位数返回满足公式的x+1。...为了确保能得到分位数，作为一种特殊情况，p<F(0)的p分位数为0。 1....点估计 在统计学中，术语统计量（statistic）是指从样本数据推导出的数值量。两个最有用的统计量是样本均值 ? 和样本方差 ? : ?

1.4K20

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指标的可行性。...GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计 本项目中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...}.cdf(y + Q(2)) - P(2))/P(1)) [F,x] = ecdf(y); % empirical CDF hold('on'); stairs(x, F, 'r'); grid(

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MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指标的可行性。...GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计 本项目中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...}.cdf(y + Q(2)) - P(2))/P(1)) [F,x] = ecdf(y); % empirical CDF hold('on'); stairs(x, F, 'r'); grid(

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MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指标的可行性。...GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计 本项目中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...}.cdf(y + Q(2)) - P(2))/P(1)) [F,x] = ecdf(y); % empirical CDF hold('on'); stairs(x, F, 'r'); grid(

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MATLAB用GARCH-EVT-Copula模型VaR预测分析股票投资组合

GARCH-EVT-Copula 模型首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...Copula 函数参数估计本文中，采用 伪极大似然估计（CML） 方法来估计 Copula 函数的参数 第一步，将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数:GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR本文将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...cdf(y + Q(2)) - P(2))/P(1))[F,x] = ecdf(y); % empirical CDFhold('on'); stairs(x, F, 'r'); grid('on')legend...4.TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现5.r语言多均线量化策略回测比较6.用R语言实现神经网络预测股票实例7.r语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型8.R语言如何做马尔科夫转换模型

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从面试官甄别项目经验的角度，说说如何在简历中写项目经验（java后端方向）

在大多的JD（职位介绍）里，会写明该职位需要xx时间的相关经验，换句话说就是需要在简历中看到一定年限的相关商业项目经验，否则估计连面试的机会都没。...在不少培训班项目里，对这些分布式组件，仅仅是调用而已，不大会考虑分布式部署的问题，当然估计也没资深的老师能把这块讲透。...3 商业项目如果写得很敷衍，就会被当成学习项目（简历中商业项目该怎么写） 针对之前讲述的甄别方式，这里会给出若干在简历中写商业项目的技巧，一方面，如果很敷衍地写，你的项目经验就会被当成学习项目，...4 在校生和毕业生，该如何准备项目经验 不少毕业生在找工作时，苦于没实际项目经验，一方面确实可以在大三大四时干些实际项目，但如果确实在找工作时没项目，那该怎么办呢？...3 从异常处理、数据库批处理优化、数据库索引、设计模式甚至虚拟机调优角度，写下项目的实现细节，这块属于基本的jdk和数据库知识点，也应该不难实现。

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Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

对于 d 维，我们有： 并使每个 ，我们有： 如果我们对等式（2）进行微分，我们会发现 Y 的密度为： 方程 (3) 中的结果允许我们创建多变量模型，这些模型考虑了变量的相互依赖性（方程的第一部分...R中公式的应用实现如下。...仓位大小 • qˆ(α)：样本收益率的分位数 • Ri：第 i 个样本收益率 R 实现如下： # 计算真实值的 VaR 和 ES ret <- (rf %*% w) / 100 ES <- -S * ...表三 VaR 和 ES 五、总结与结论 这项工作展示了如何估计边缘和 copula，以及如何应用 copula 来创建一个模型，该模型将考虑变量之间的相互依赖性。...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。 本文摘选 《 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES 》

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Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

对于 d 维，我们有： 并使每个 ，我们有： 如果我们对等式（2）进行微分，我们会发现 Y 的密度为： 方程 (3) 中的结果允许我们创建多变量模型，这些模型考虑了变量的相互依赖性（方程的第一部分...R中公式的应用实现如下。...仓位大小 • qˆ(α)：样本收益率的分位数 • Ri：第 i 个样本收益率 R 实现如下： # 计算真实值的 VaR 和 ES ret <- (rf %*% w) / 100 ES <- -S * ...表三 VaR 和 ES 五、总结与结论 这项工作展示了如何估计边缘和 copula，以及如何应用 copula 来创建一个模型，该模型将考虑变量之间的相互依赖性。...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。 本文摘选 《 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES 》 。

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Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES

对于 d 维，我们有： 并使每个 ，我们有： 如果我们对等式（2）进行微分，我们会发现 Y 的密度为： 方程 (3) 中的结果允许我们创建多变量模型，这些模型考虑了变量的相互依赖性（方程的第一部分...R中公式的应用实现如下。...S：仓位大小 • qˆ(α)：样本收益率的分位数 • Ri：第 i 个样本收益率 R 实现如下： # 计算真实值的 VaR 和 ES ret <- (rf %*% w) / 100 ES <- -S...表三 VaR 和 ES 五、总结与结论 这项工作展示了如何估计边缘和 copula，以及如何应用 copula 来创建一个模型，该模型将考虑变量之间的相互依赖性。...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。 本文摘选《R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES》

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Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

对于 d 维，我们有： 并使每个 ，我们有： 如果我们对等式（2）进行微分，我们会发现 Y 的密度为： 方程 (3) 中的结果允许我们创建多变量模型，这些模型考虑了变量的相互依赖性（方程的第一部分...对于 t 分布，VaR 和 ES 的公式为： 其中： • S：仓位大小 • F -1 ν：逆 CDF 函数 • fν：密度函数 • µ：平均值 • λ：形状/尺度参数 • ν：自由度 • α：置信水平...R中公式的应用实现如下。...仓位大小 • qˆ(α)：样本收益率的分位数 • Ri：第 i 个样本收益率 R 实现如下： # 计算真实值的 VaR 和 ES ret <- (rf %*% w) / 100 ES <- -S * ...表三 VaR 和 ES 五、总结与结论 这项工作展示了如何估计边缘和 copula，以及如何应用 copula 来创建一个模型，该模型将考虑变量之间的相互依赖性。

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DQN系列(1)：Double Q-learning

, CDF)，概率密度函数表示个 ，则累积分布函数表示为： ，同样的道理，对于PDF和CDF来说估计器分别表示为和。...概率密度函数， 其实就是给定一个值, 判断这个值在该正态分布中所在的位置后, 获得其他数据高于该值或低于该值的比例，其中的曲线就是概率密度函数(PDF)，通常情况下pdf的曲线下面积(AUC)总和为1，...例如，罐装苏打水的填充重量服从正态分布，且均值为 12 盎司，标准差为 0.25 盎司。概率密度函数 (PDF) 描述了填充重量的可能值的可能性。CDF 提供每个 x 值的累积概率。...此处参考PDF-CDF指导 （1）单估计器方法（Single Estimator） 所谓的单估计就是使用一组估计量的最大值作为近似值， 即近似的最好的方式就是最大化估计器,表示为： 表示为估计器，而此处对于最大的估计器来说...，它是依赖于 的，若要求取PDF，首先需要考虑CDF，但它的概率分布中最大的估计器小于等于，这等同于所有的估计均小于等于，数学表示为： 那么是对的无偏估计，详细表示为： （2）双估计器方法（Double

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【工具】SAS 常用函数汇总

SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串 TRANWRD(s,s1,s2) 从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。...分布密度、概率、累积分布函数等可以通过几种统一的格式调用，格式为 分布函数值 = CDF(' 分布', x ); 密度值 = PDF(' 分布', x ); 概率值 =...分布'指定的分布的分布函数， PDF计算分布密度函数值，PMF计算离散分布的分布概率，LOGPDF为PDF的自然对数，LOGPMF为PMF的自然对数。...例如，PDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的密度值（0.05844），CDF('NORMAL', 1.96)计算标准正态分布在1.96处的分布函数值（0.975）。...PROBBNRM(x,y,r) 标准二元正态分布的分布函数，r为相关系数。 六、分位数函数 分位数函数是概率分布函数的反函数。其自变量在0到1之间取值。分位数函数计算的是分布的左侧分位数。

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数据科学16 | 统计推断-概率和条件概率

统计描述是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理后描述数据的客观规律，而统计推断则是使用从总体中随机抽取的数据样本，用样本数据总结的规律去对总体的未知特征进行推断。...➢累积分布函数CDF(cumulative distribution function) PDF的取值本身不是概率，只有对连续随机变量的取值进行积分后得到概率。...分位数为点 ，满足： 从总体中提取随机变量值小于第95百分位数的概率是95%；从总体中提取随机变量值大于第95百分位数的概率是5%。 任意一天内 或更少的电话被接听的概率是 。...通常不直接用密度计算分位数，在R中，统计函数名前面加上q，表示分位数函数。qbeta( )返回?分布的分位数。 将样本的观测值从最小到最大排序，取中位数，就是样本中位数。...统计推断目标是用样本估计总体，样本中位数将估计总体中位数；样本均值将估计总体均值；样本标准差将估计总体标准差，等等。 2.

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Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

对于 d 维，我们有：并使每个，我们有：如果我们对等式（2）进行微分，我们会发现 Y 的密度为：方程 (3) 中的结果允许我们创建多变量模型，这些模型考虑了变量的相互依赖性（方程的第一部分）和每个变量的分布...（方程的第二部分）。...对于 t 分布，VaR 和 ES 的公式为：其中：• S：仓位大小• F -1 ν：逆 CDF 函数• fν：密度函数 • µ：平均值• λ：形状/尺度参数• ν：自由度• α：置信水平R中公式的应用实现如下...(α)：样本收益率的分位数• Ri：第 i 个样本收益率R 实现如下：# 计算真实值的 VaR 和 ESret <- (rf %*% w) / 100ES <- -S * sum(ret * ir) /...表三 VaR 和 ES五、总结与结论这项工作展示了如何估计边缘和 copula，以及如何应用 copula 来创建一个模型，该模型将考虑变量之间的相互依赖性。

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