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深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

我们认为问题可能在于参数估计的协方差矩阵的估计，并且我煞费苦心地推导和编写函数以使该矩阵不使用数值微分，但这并没有阻止不良行为。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...GARCH 模型参数估计的不稳定性不仅使其本人困惑，也同样令我震惊。...回到 GARCH 模型参数估计的话题，我猜测β的不稳定性可能来自以下原因： GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感，特别是 β； ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束，但是在优化计算中没有体现出这种等式约束...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题，对于不可观测的波动率的建模，参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以，某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。

6.5K10
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R中的线性回归分析

,level=置信度) 参数说明： lmModel：回归分析得到的模型 predictData：需要预测的值 level：置信度 返回值：预测结果 data <- read.table('data.csv...header=T, sep=','); #第一步，根据预测目标，确定自变量和因变量； #第二步，绘制散点图，确定回归模型类型； plot(data$广告费用, data$购买用户数) #第三步，估计模型参数...pData <- read.table('newData.csv', header=T, sep=',', fileEncoding = 'utf8'); fix(pData) predict(lmModel...$购买用户数) plot(data$渠道数, data$购买用户数) #第三步，估计模型参数，建立回归模型； lmModel <- lm(formula = 购买用户数 ~ 1 + 广告费用 + 渠道数...pData <- read.table('newData.csv', header=T, sep=',', fileEncoding = 'utf8'); predict(lmModel, pData

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="...(v=30,lty=2) > lines(seq(-1,35,by=.2),P,lwd=2,col="red") > P0=predict(r,type="response",se.fit=TRUE,...+ newdata=data.frame(speed=30)) > points(30,P1$fit,pch=4,lwd=3) 即 最大似然估计 。...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...首先，我们可以得到估计量的方差 因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled (Intercept) speed (Intercept)

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R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测

这是Gamma回归的异常值，显然会影响估计值（如果只有第二个，则第二大）。由于大额索赔对平均成本的估算有明显影响，因此自然的想法可能是删除那些大额索赔。...第一个模拟大额索赔个人成本的模型， > ypB=predict(regB,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response")> ypB2=mean(...couts$cout[indice]) 第二个模型正常索赔个人成本， > ypA=predict(regA,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response...")> ypA2=mean(couts$cout[indice]) 最后，考虑到发生了索赔，提出了第三种索赔的可能性 > ypC=predict(regC,newdata=data.frame(agevehicule...=age),type="response")> ypC2=predict(regC2,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response") 在下图上，

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R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测

这是Gamma回归的异常值，显然会影响估计值（如果只有第二个，则第二大）。由于大额索赔对平均成本的估算有明显影响，因此自然的想法可能是删除那些大额索赔。...第一个模拟大额索赔个人成本的模型， > ypB=predict(regB,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response")> ypB2=mean(...couts$cout[indice]) 第二个模型正常索赔个人成本， > ypA=predict(regA,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response...")> ypA2=mean(couts$cout[indice]) 最后，考虑到发生了索赔，提出了第三种索赔的可能性 > ypC=predict(regC,newdata=data.frame(agevehicule...=age),type="response")> ypC2=predict(regC2,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response") 在下图上，

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R语言通过伽玛与对数正态分布假设下的广义线性模型对大额索赔进行评估预测

这是Gamma回归的异常值，显然会影响估计值（如果只有第二个，则第二大）。由于大额索赔对平均成本的估算有明显影响，因此自然的想法可能是删除那些大额索赔。...第一个模拟大额索赔个人成本的模型， > ypB=predict(regB,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response") > ypB2=...mean(couts$cout[indice]) 第二个模型正常索赔个人成本， > ypA=predict(regA,newdata=data.frame(agevehicule=age),type...="response") > ypA2=mean(couts$cout[indice]) 最后，考虑到发生了索赔，提出了第三种索赔的可能性 > ypC=predict(regC,newdata=data.frame...(agevehicule=age),type="response") > ypC2=predict(regC2,newdata=data.frame(agevehicule=age),type="response

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朴素贝叶斯详解及中文舆情分析（附代码实践）

概率论和统计学是两个相反的概念，统计学是抽取部分样本统计来估算总体情况，而概率论是通过总体情况来估计单个事件或部分事情的发生情况。概率论需要已知数据去预测未知的事件。...P(A)：事件A发生的概率； P(A∩B)：事件A和事件B同时发生的概率； P(A|B)：事件A在时间B发生的条件下发生的概率； 意义：现在已知时间A确实已经发生，若要估计它是由原因Bi所导致的概率，则可用...参数说明：alpha为可选项，默认1.0，添加拉普拉修/Lidstone平滑参数；fit_prior默认True，表示是否学习先验概率，参数为False表示所有类标记具有相同的先验概率；class_prior...，在第一次调用partial_fit函数时，必须制定classes参数，在随后的调用可以忽略。...= pca.fit_transform(X) 5print newData 6 7pre = clf.predict(X) 8Y = [1,1,0,0,1,0,0,1,1,0] 9import

2.1K20

R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间

因此，我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson)> P=predict(r,type="response...=2)> lines(seq(-1,35,by=.2),P,lwd=2,col="red")> P0=predict(r,type="response",se.fit=TRUE,+ newdata=data.frame...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...首先，我们可以得到估计量的方差 因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled(Intercept) speed(Intercept) 0.0066870446...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数， ---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析

1.4K31

朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

概率论和统计学是两个相反的概念，统计学是抽取部分样本统计来估算总体情况，而概率论是通过总体情况来估计单个事件或部分事情的发生情况。概率论需要已知数据去预测未知的事件。...P(A)：事件A发生的概率； P(A∩B)：事件A和事件B同时发生的概率； P(A|B)：事件A在时间B发生的条件下发生的概率； 意义：现在已知时间A确实已经发生，若要估计它是由原因Bi所导致的概率，则可用...参数说明：alpha为可选项，默认1.0，添加拉普拉修/Lidstone平滑参数；fit_prior默认True，表示是否学习先验概率，参数为False表示所有类标记具有相同的先验概率；class_prior...，在第一次调用partial_fit函数时，必须制定classes参数，在随后的调用可以忽略。...= pca.fit_transform(X) 5print newData 6 7pre = clf.predict(X) 8Y = [1,1,0,0,1,0,0,1,1,0] 9import

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【SLAM】开源 | 非参数黎曼粒子优化方法，处理SLAM算法中的位姿估计问题

我们将此问题表示为在相对旋转的概率测度空间中的cycleconsistency的最大化。本文的目标是通过同步定义在四元数的黎曼流形条件方向分布，来估计绝对方向的边缘分布。...在distributions-on-manifolds上的图优化，可以处理计算机视觉应用(如SLAM、SfM和对象位姿估计)中产生的多模态假设、歧义和不确定性问题。...然后，我们使用Sinkhorn分歧来度量同步的质量，它将其他流行的度量方法如Wasserstein距离或最大平均差异作为极限情况。为了解决这个问题，我们提出一种非参数黎曼粒子优化方法。...人工智能，每日面试题： 下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（） 　　A.主成分分析PCA 　　B.线性判别分析LDA 　　C.深度学习SparseAutoEncoder 　　D.矩阵奇异值分解SVD...深度学习是降维的方法这个就比较新鲜了，仔细想一下，也是降维的一种方法，因为如果隐藏层中的神经元数目要小于输入层，那就达到了降维，但如果隐藏层中的神经元如果多余输入层，那就不是降维了。

62910

R 交叉验证①

在机器学习中，交叉验证是一种重新采样的方法，用于模型评估，以避免在同一数据集上测试模型。交叉验证的概念实际上很简单:我们可以将数据随机分为训练和测试数据集，而不是使用整个数据集来训练和测试相同的数据。...10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。...之所以选择将数据集分为10份，是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验，表明10折是获得最好误差估计的恰当选择，而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断，争议仍然存在。...newdata=fold_test) auc_value<- append(auc_value, as.numeric(auc(as.numeric...,data=fold_train) fold_predict <- predict(fold_pre,type='response',newdata=fold_test) roc_curve <-

73730

R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

让 表示从样本中得到的m的估计 现在考虑一些boostrap样本， ，i是从{1,⋯,n}中随机抽取的。基于该样本，估计 。...然后抽出许多样本，考虑获得的估计值的一致性，使用多数规则，或使用概率的平均值（如果考虑概率主义模型）。因此 Bagging逻辑回归 考虑一下逻辑回归的情况。...(L_logit\[z\],newdata=d,type="response")} 对于第一个观察，通过我们的1000个模拟数据集，以及我们的1000个模型，我们得到了以下死亡概率的估计。...而对于汇总部分，只需取预测概率的平均值即可 p = function(x){ unlist(lapply(1:1000,function(z) predict(L_tree\[z\],newdata...,)\[,2\]) 因为在这个例子中，我们无法实现预测的可视化，让我们在较小的数据集上运行同样的代码。

17120

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

相关视频 多项式回归 扩展可能是假设某些多项式函数， 同样，在标准线性模型方法（使用GLM的条件正态分布）中，参数 可以使用最小二乘法获得，其中 在 。...=lm(y~poly(x,25),data=db) 并且估计值可能不可靠：如果我们更改一个点，则可能会发生（局部）更改 yrm=yr;yrm\[31\]=yr\[31\]-2 lines(xr,predict...使用此模型，我们可以删除太远的观测值， 更一般的想法是考虑一些核函数 给出权重函数，以及给出邻域长度的一些带宽（通常表示为h）， 这实际上就是所谓的 Nadaraya-Watson 函数估计器...=lm(y~1,data=db,weights=w) u=seq(0,10,by=.02) v=predict(reg,newdata=data.frame(x=u)) lines(u,v,col="red...lines(xr\[xr<=3\],predict(reg)\[xr<=3 lm(yr~xr,subset=xr>=3) 这是不同的，因为这里我们有三个参数（关于两个子集的回归）。

25110

如何应对缺失值带来的分布变化？探索填充缺失值的最佳插补算法

你可以忽略它们，只关注数据集中完全观察到的部分，这样就不会有偏差。在数学中，对于所有m和x: 随机缺失(MAR):缺失的概率现在可以依赖于数据集中观察到的变量。...Impute impnormpredict<-X impnormpredict[is.na(X[,1]),1] <-predict(lmodelX1X2, newdata= as.data.frame...回归插补因为条件均值插补人为地增强了变量之间的关系，这将导致在科学和（数据科学）实践中估计出的效应被过高估计！ 回归插补可能看起来过于简单，但是在机器学习和其他领域中非常常用的插补方法正是这样工作的。...但是这与我们上面的分析相冲突，选择回归插补可能会导致高度偏见的结果。而（标度化的）能量距离正确地识别出高斯插补是最佳方法，这与视觉和更好的参数估计相一致。...也就是说非参数插补技术能够适应数据的这种内在复杂性，而不仅仅是简单地应用参数方法或假设数据具有均匀分布。

16410

数据科学31 |机器学习-模型评价

，用于连续型数据 灵敏度 减少假阴性 特异性 减少假阳性 准确性 对假阳性、假阴性平均加权 一致性 ROC曲线 在二元预测中，通常会估计样本出现其中一种结局（如阳性）的概率，需要找到一个常数，即阈值（threshold...因此需要用独立的新的数据集验证模型是否有效，来获得更好的模型参数估计、更高的测试集准确性。...注意： 对于时间序列数据，一个时间点可能取决于先前的时间点，如果仅对数据进行随机再抽样，可能会忽略许多重要信息，因此必须使用连续的时间段数据。...表1 不同R包中的机器学习算法的预测函数 算法类型 R包 predict()函数语法 lda MASS predict(obj)(不需设置选项) glm stats predict(obj, type...predict(obj, type = "raw", nIter) 使用以上算法应用predict()函数预测时必须传递不同的type选项参数。

1.1K10

R语言实现模型构建

此包是为了解决分类和回归问题的数据训练而创建的一个综合工具包。首先看下包的安装： install.packages("caret") 接下来我们看下在这个包中几个主要的功能： 1. 数据的分割。...需要用的函数是preProcess()，此函数可以通过中心化和标准化两个方法对数据进行前期的预处理。其中主要的参数是x数据，其需要注意的是预测值如果包含非数字化的字符，会被忽略。...如果使用了自定义性能指标(通过trainControl中的summaryFunction参数，指标的值应该与其中一个参数匹配。...Classes <- predict(knnFit1, newdata =TrainData)##模型的预测 ?...当然我们可以看下具体的预测情况： Classes <- predict(knnFit1, newdata =TrainData,type = "prob") ?

1.4K31

R语言分段回归数据数据分析案例报告

p=3805 我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...c(...)）这部分把自变量分成不同部分 fit =lm(tree.cover~bs(shurb.grass.cover ,knots ############进行预测，预测数据也要分区 pred= predict...(fit , newdata =list(shurb.grass.cover =data$shurb.grass.cover),se=T) #############然后画图 plot(fit) 可以构造一个相对复杂的...LOWESS 模型（span参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如： qplot(x, y) + geom_smooth() # 总趋势 相关视频 散点图分为两部分 我们可以将原始散点图分为两部分...估计的分段式函数连接，在描述数据趋势方面做得更好。

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