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如何在区间可观测值中得到先前的结果？

在区间可观测值中得到先前的结果可以通过使用统计学中的置信区间来实现。置信区间是对一个参数的估计范围，表示我们对该参数真实值的不确定性程度。在统计学中，我们通常使用置信水平来表示置信区间的可信程度，常见的置信水平有95%和99%。

要在区间可观测值中得到先前的结果，可以按照以下步骤进行：

收集数据：首先，需要收集一组样本数据，这些数据应该是先前实验或观测的结果。
计算样本统计量：根据收集到的样本数据，计算出相应的样本统计量，如均值、标准差等。
确定置信水平：根据实际需求和数据特点，确定所需的置信水平，一般常用的是95%置信水平。
计算置信区间：根据样本统计量和置信水平，使用统计公式计算出置信区间的上限和下限。置信区间的计算方法根据不同的参数和分布类型而有所不同，例如，对于均值的置信区间，可以使用t分布或正态分布进行计算。
解释结果：将计算得到的置信区间解释给用户或相关利益相关者，说明在给定的置信水平下，参数的真实值有很大的可能落在置信区间内。

需要注意的是，置信区间只是对参数真实值的估计范围，并不能确定参数的确切值。同时，置信区间的宽度与样本量和数据的变异程度有关，样本量越大、数据的变异程度越小，置信区间越窄，对参数真实值的估计越精确。

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不会做特征工程的 AI 研究员不是好数据科学家！上篇 - 连续数据的处理方法

，因为我们很可能不会得到期望的结果或性能，且算法不够智能，不能自动地从原始数据中抽取有意义的特征（虽然有一些某种程度上自动抽取特征的技术，比如深度学习技术，后文我们会再谈到）。...考虑到一个通用的二维数据集，每个样本的观测值用一行来表示，每种特征用一列来表示，从而每个样本的观测值中的各种特征都有一个具体的值。 ?...歌曲收听总数的二值化结构你可以从上面的截图中清楚地看到，两个方法得到了相同的结果。因此我们得到了一个二值化的特征来表示一首歌是否被每个用户听过，并且可以在相关的模型中使用它。...开发者年龄的常用分区间方式自适应分区间使用等宽分区间的不足之处在于，我们手动决定了区间的值范围，而由于落在某个区间中的数据点或值的数目是不均匀的，因此可能会得到不规则的区间。...现在让我们在开发者数据集的收入特征上应用 Box-Cox 变换。首先我们从数据分布中移除非零值得到最佳的值，结果如下。

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干货 | 贝叶斯结构模型在全量营销效果评估的应用

3）预测值估计：得到之后，我们从该分布中对（α，θ）进行采样，再代入状态空间方程(1)中对y进行预测，得到，其中表示时间点n之后y的预测值。...分别表示的标准差这些参数均通过MCMC的方式得到估计。四、模型应用与代码实现以上我们给出了BSTS模型及MCMC方法的简要理论推导及结果输出，核心目的就是对观测值y做出预测。...接下来我们将介绍如何在因果推断场景中应用BSTS模型。在对政策的效果评估上，我们核心想要的是观测对象“反事实值”，例如“如果没有这个广告投放，用户的浏览情况会怎样？”...一般可以通过图示的结果中的第二张图，观察干预之前真实值与预测值差值的置信区间是否包含0，如果包含0则说明通过检验，模型拟合效果不错。上图中，置信区间均含0，说明模型可用。...得到各个模块的预测结果之后，结合各模块特征进行融合，得到整体的预测结果。参考文献[4]中给出了更具体的预测方式和与传统方式的对比结果。

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是的，股价不遵循随机游走！

因为这两种属性在大多数历史资产价格数据中都得到了广泛观测，并且都没有使支持随机游走假设的基本原理失效，即马尔可夫性质（考虑到过去资产价格的未来资产价格的不可预测性）。...你可以使用每个在X中的观测值来计算对数价格过程的标准差。或者，你可以沿着X每隔一秒取样并估计σ_0^2：所有的观察结果 ? 一个观察的子集 ?...我们可以用一个采样区间q来表达这个想法，每个q^th的观测值用来估计σ_0^2。当q=1时，我们使用每个观测值，当q=2时，我们使用每隔一秒的观测值，依次类推。...正如看到的那样，M ̂_d (q)的值通常接近于零。 ? 可以得出一个观测结果是，随着采样区间的增加，统计数据的性能会出现“退化”；这实际上是有预期的，因为随着我们增加q，统计数据的极限分布会扩大。...检查无限值，用NA（缺失）值替换它们。省略对数价格过程中的所有NA（缺失）值。如果我们检验个股的结果，那么：检查历史天数是否超过10年。如果为真，则将过去10年作为子集并丢弃先前的数据。

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R in action读书笔记（17）第十二章重抽样与自助法

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R语言用于线性回归的稳健方差估计

p=6274 在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。...接下来，我然后将先前安装的lm对象传递给包中的函数，该函数计算方差估计值： > vcovHC（mod，type =“HC”）（ 0.08824454 0.1465642 x...这与先前基于模型的标准误差0.311形成对比。因为此处残差方差不是恒定的，所以基于模型的标准误差低估了估计的可变性，并且夹心标准误差对此进行了校正。让我们看看它对置信区间和p值有何影响。...为此，我们使用估计量渐近（在大样本中）正态分布的结果。...= FALSE） > p_values x 0.76815365 0.04331485 我们现在有一个p值表示Y对X的依赖性为0.043，而早期从lm为0.00025得到的p值。

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R语言状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列|附代码数据

从卡尔曼滤波算法中，我们可以得到先行一步的预测结果和预测误差和相关的协方差矩阵利用卡尔曼滤波的结果，我们建立了状态平滑方程，在时间上向后运行，产生了对于干扰项t和ηt，对于信号θt = Ztαt...这里死亡人数/人口是一个单变量时间序列，状态方程是用矩阵来定义的，为了保持模型的可识别性，截距项用-1省略。观测水平方差通过参数H定义，NA值代表未知方差参数σ 2和σ 2 η。...在这种情况下，从重要性抽样步骤得到的结果实际上与从初始步骤得到的结果相同。...通常情况下，未知参数与未观察到的潜在状态有关，如本例中的协方差矩阵，几乎没有先验知识。因此，要猜出好的初始值是很有挑战性的，特别是在更复杂的环境中。...这反过来又会影响BFGS等方法的梯度计算，在理论上可以得到不可靠的结果。因此，有时建议使用无导数的方法，如Nelder-Mead。

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A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation (译文)

这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。...我们可以以先前的时间步观测值计算时间序列观测值的相关性，称为lags(滞后)。因为时间序列观测值的相关性是用前一次同一系列的观测值计算的，所以称为序列相关或自相关。...置信区间(Confidence intervals)被描绘成一个圆锥体。默认情况下，会被设置为95％的置信区间，表明这个代码之外的相关值很可能是一次相关而不是一个统计上的偶然事件。 ?...使用较少滞后的每日最低温度数据集自相关图偏自相关函数偏自相关是时间序列中的观测值与去除掉干预观测值之间的关系的前先前时间步观测值之间的关系的摘要。...(时间序列的R实现导论) 在先前的时间步中的观测值和观测值的自相关包括直接相关和间接相关。

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数据代码分享|R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测

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