在应用异方差稳健误差后找到残差图的步骤如下:
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不同国家的市场也是影响个股超额收益的因素之一,需要在收益模型中加入国家因子。为了让收益模型解唯一,约束市值加权的行业因子收益率之和为零。
今天我们来讲一下异方差,在异方差以前,我们先讲一下与异方差类似另一个概念:同方差,那同方差又是什么呢?同方差 = 相同 + 方差,顾名思义就是方差相同。那方差又是什么呢?方差是用来反映数据的波动情况的,方差相同,说明数据的波动情况是相同的。讲完了同方差,那什么是异方差,大家应该也就明白了,异方差就是方差不相同。
方差较大的数据包含的信息量较小,但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理,故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
线性回归是一种统计方法,用于研究因变量 𝑌 和一个或多个自变量 𝑋 之间的线性关系。其理论依据主要基于以下几个方面:
选自FreeCodeCamp 作者:Björn Hartmann 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 本文介绍了为单变量模型选择回归函数时需要参考的重要指标,有助于快速调整参数和评估回归模型的性能。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
来源:机器学习研习院本文约3200字,建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设: 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。 正态性:残差应该是正态分布的。 同方差性:回归线周围数据点的
其中E(ε) = 0,Var(ε) = E(εε′) =σ 2Ω≠σ 2I,假设Ω已知,且Ω≠ I ,违反了线性回归模型的经典假定条件,所以应该对模型进行适当修正。因为Ω是一个n 阶正定矩阵,根据线性代数的知识,必存在一个非退化n×n 阶矩阵M使下式成立。MΩM′= I n×n 可得:M′M= Ω-1 用M左乘式回归模型两侧得MY =MXβ +Mε.令Y*=MY, X*=MX, ε*= Mε , 得Y* = X*β + ε*则ε*的协差阵为Var(ε* ) = E(ε*ε*′ ) = E(Mεε′M′) = σ 2MΩM′=σ 2 I .
由线性回归(一)^1,我们通过数学中的极值原理推导出了一元线性回归的参数估计和多元线性回归的参数估计的拟合方程计算方法。同时为了检验拟合质量,我们引入了两种主要检验:
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机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这个博客的目的
在这篇文章中,我们将看看如何在实践中使用R 。为了说明,我们首先从线性回归模型中模拟一些简单数据,其中残差方差随着协变量的增加而急剧增加:
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系。显示每个数据集的线性回归结果,xy变量,利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。可以把它看作分类绘图依据。
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!
此分析的目的是构建一个过程,以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。
那从今天开始,我预计会陆陆续续出一些内容,来论述各个算法的基础核心点,大家感兴趣可以关注起来。
预测股价已经受到了投资者,政府,企业和学者广泛的关注。然而,数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。在本文中,我将解释如何将 GARCH,EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用, 以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度,波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并研究时间演化模式。非线性预测和信号分析方法因其在特征提取和分类中的鲁棒性而在股票市场上越来越受欢迎。
在本文中,预测股价已经受到了投资者,政府,企业和学者广泛的关注。然而,数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务
在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时,其中的一个假设是同方差,我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式,这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。
如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
回归是一种有监督的学习方式,用于建模分析一个独立变量(响应变量)和一个或多个非独立变量(预测变量)之间的关联。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 吴蕾,寒小阳 简介 回归技术不仅包含线性和逻辑回归方面知识,它还体现了多种建模和分析变量的能力。此项技能测试是为了评估你在众多回归技术方面的概念和运用能力。 此次共有1845名选手参与测试,我能确信,这是在回归领域内公认的最佳测试集。 如果你没能参与,确实是错过了实时考试的机会,那也不必遗憾,这里将公布考题和答案,你可以看看自己掌握了多少。 总体分数 下图展示了整体分数的分布情况,可以帮助你评估自己的成绩。 你能够在此处(https://datahack.an
VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将介绍回归分析概念、7种重要的回归模型、10 个重要的回归问题和5个评价指标。
在Stata的实现中,可以使用鲁棒选项,当残差方差不恒定时,可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值,但使用三明治方差估计器计算标准误差(SE)。在这篇文章中,我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理,并强调如果残差方差不是常数,与常规线性回归不同,则区间回归估计是有偏差的。
两阶段方法包括两个回归阶段:遗传IV对暴露的第一阶段回归,以及第一阶段暴露的拟合值对结局的第二阶段回归。
---- 本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? ---- 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的;相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的。 下图所示,左边非稳定,右边
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随着金融市场全球化的发展,金融产品逐渐受到越来越多的关注,而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题。金融风险是指由于经济活动的不确定性、市场环境的变化、决策的失误等因素的影响,导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性。
我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法,因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的,他们采取了略微不同但又相当的方法,都在下面描述,以得出2SLS估计器。
上面只是针对平均支出数据取对数,下面对收入数据也取对数,使得二者增加的百分比值大致一样。
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设,损失函数,参数估计,和简单的预测。具体内容请看下面链接:【机器学习笔记】:大话线性回归(一)
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦!
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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