我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化,这是金融时间序列中的常见模型。据我所知,用于 GARCH 模型估计和推断(以及其他工作)的“最新技术” R 包是 fGarch。...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。...这是一个我自认知之甚少的主题,如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它,我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...也许我们的检验所要求的连续优化可以使用先前迭代中的参数作为初始值,从而有助于防止优化计算找到离群的、局部最优而全局次优的解。 虽然这使得问题比我最初想找一个我们检验的例子更难。...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
本期作者:徐瑞龙 未经授权,严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch...本文承接之前的博客,继续讨论估计参数的稳定性,这次使用的是前文中提到,但没有详尽测试的 rugarch 包。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit,不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象,用来固定 GARCH...之前的猜测是对的,样本要极端大才能保证估计的质量。 其他参数的行为。...参数估计的不稳定性集中体现在 β 身上。
在写pipeline的时候,经常把python和R程序都整合进bash脚本里,这样比较方便,python和R怎么解析命令行参数的呢?...sys.argv sys模块中的argv是一种常用方法,用法如下图所示: ? image 运行 python greet.py gouzi daming 得到: ?...如果这里只提供了一个参数的话,则会因为没有argv[2]而报错: ? image 1.2 argparse argparse是现在解析命令行参数的一个模块,比原来的optparse更加方便。...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示: ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到: ?...image 这里实际上第6位置才是咱们给的参数,如果要想让第一个位置是咱们的参数的话需要加一个trailingOnly=TRUE即可。 ? image 欢迎关注公众号生信编程日常~
一年前我写了一篇文章,关于在 R 中估计 GARCH(1, 1) 模型参数时遇到的问题。我记录了参数估计的行为(重点是 β ),以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现的病态行为。...我在 R 社区呼吁帮助,包括通过 R Finance 邮件列表发送我的博客文章。 反馈没有让我感到失望。...with R Examples中),所以我非常感谢这个建议。...rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 ugarchfit() 的默认参数很好地找到了我称之为模型 2 的适当参数(其中 α=0.1和 β=0.7),但不适用于模型 1(α=β=0.2)。...正如 Vivek Rao 在 R-SIG-Finance 邮件列表中所说,“最佳”估计是最大化似然函数(或等效地,对数似然函数)的估计,在上一篇文章中我忽略了检查对数似然函数值。
R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数,不过它在很多情况下是蛮有用的,之前我也做过简单的介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入,下面是一个简单的函数: f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call(): do.call(f, list...(x = 4)) #> [1] 16 大部分情况下这样的用法是啰嗦的,直接 f(4) 其实已经解决上面的问题了。...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数,我们以求和函数作为建模函数举例。...,而且只修改其中 3 个参数,另外参数是外部定义的,比如说其他使用这个函数的人。
R中的因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人的性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,中,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...(x = character(), levels, labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) 参数说明...这个顺序也是有讲究的,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的,跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的,例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
在平时的工作中,可能通过pl/sql传入参数来做一些特定的操作,参数模式一般有In,out.in out这几种 比如dbms_sqltune下的PREPARE_SQLSET_STATEMENT就包含了三种类型的参数...out 模式 out参数主要用于子程序返回某些只给子程序的调用者,out参数类似一个没有初始化的变量,使用之前必须初始化 第二个例子。...可以看出运行没有问题,但是out参数由于没有在子程序中初始化,所以就默认为null,再做任何运算都是Null了。 如果希望在子程序中生效,需要对它进行初始化。...in out 模式 in out参数如同一个初始化后的变量,可以对它进行读写操作。...这个参数在这个例子中算是功能比较齐全,能够满足我们的需求,可以在子程序test_param对t_value进行修改。 明白了基本点,不能说哪种模式好,只有最合适的。
数据库升级的时候有一个很重要的环节就是数据库参数审核,对于数据库参数还是有很多的门道,其中一种就是对于过期参数的处理。 我们可以使用如下的SQL来得到一个基本的过期参数列表。...,在之前也写了一篇这些参数的介绍和说明,但是对于这些参数不够了解,今天特意补充了一下。...下面的参数在11gR2版本中已过期,需要确认是否需要保留。...参数名称 参数备注 DB侧原来的参数值 background_dump_dest 由参数 DIAGNOSTIC_DEST替代...RHEL6中,推荐设置filesystemio_options=SETALL
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归,是等同(完全一致)的。...当我们了解这一点后,我们在实际的操作过程中尽量指明截距项,这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢?大家不妨想一想。...相关资料: https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过,在这个章节中,我们基本使用aov()函数。最后,会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I(序贯型)方法计算ANOVA效应(类型II和III分别为分层和边界型,详见R实战(第2版)202页)。...R中的ANOVA表的结果将评价: A对y的影响 控制A时,B对y的影响 控制A和B的主效应时,A与B的交互影响。 一般来说,越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中,你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积,cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案,颜色方案除了手动设置之外,在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语,由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数,所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的,在R中也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。...,常用于着色离散变量; sequential的颜色方案中色调较少,体现了颜色的连续过渡,可以用于着色连续变量; diverging和divergingx也是颜色的连续过渡,但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案,RColorBrewer中颜色方案数量是固定的,不会对颜色进行自动插值,比如Dark2配色一共只有
C# 中的参数数组、引用参数和输出参数 本文目录 1 参数数组 2 引用参数 3 输出参数 参数数组 在C#中,可以为函数指定一个不定长的参数,这个参数是函数定义中的最后一个参数,这个参数叫做参数数组。...Console.WriteLine($"a = {a}, b = {b}"); Console.ReadKey(); } }} 这是一个简单的交换两个值的程序...,由于函数SwapInts使用了引用参数,所以可以在函数中修改变量a和b的值,需要注意的是,在调用函数时也要使用ref传递引用参数。...输出参数 输出参数使用out关键字,它的效果与引用参数几乎相同,不同点是: 引用参数的实参必须是已经赋值的变量,而输出参数不必。 函数使用输出参数时,应该把它看作是未赋值的。...."); Console.ReadKey(); } }} 这个函数将一个数组中最大值的索引作为输出参数,返回最大值。
java提供了可变参数这个语法。 可变参数本质为数组。 一般可变参数应用于形参中。用于接收实参。 此时实参可以有多种形式。 一种是最正常的,实参为数组名。...(这种没将其创建的内存分配给数组变量再去使用,而是直接分配好内存就直接使用的就被称为匿名操作。...Date1 date1=new Date1(); date1.one(1,2,3,4); } } 我们除此之外还要注意一些可变参数的细节...: 1.可变参数可以和非可变参数放在一块,但必须保证可变参数在最后。...2.一个参数列表只能出现一个可变参数。
void:表示在函数体内不允许使用this } 在上面的 sayHello 函数中,this 参数是伪参数,它位于函数参数列表的第一位。...this } 那么在实际开发中,this 参数有什么用呢?...在 getArea 方法中我们没有使用 this 参数,此时 this 的类型是 this,如下图所示: ?...Rectangle 长方形类不同,在 getArea 方法中,我们使用了 this 参数,之后 this 的类型是 Rectangle 类型,如下图所示: ?...在 Rectangle 长方形类 getArea 方法中的 this 入参只是作为一个形式上的参数,供 TypeScript 做静态检查时使用,编译后并不会生成实际的入参。
还是通过之前的老套路来引出 less 中混合的可变参数,首先来看如下代码div { width: 200px; height: 200px; background: red; transition...; .animate(all, 4s, linear, 0s);}div:hover { width: 400px; height: 400px; background: blue;}当前我们的混合的参数都需要传递...,如果都需要全部传递可以使用 @arguments,@arguments 代表着就是你传入的所有参数,less 中的 @arguments 和 js 中的 arguments 一样,可以拿到传递进来的所有形参...4s, linear, 0s);}div:hover { width: 400px; height: 400px; background: blue;}而 transition 至少需要传递两个参数...,就是哪一个属性需要执行动画,执行的这个动画的时长是多少,这个时候时候怎么才能告诉调用者至少要传递两个参数呢,接下来就开始改造如果没有传入对应参数的个数在编译层面就会过不去,如下图所示图片那么如果传递多个呢如下图
在运行XGBoost之前,必须设置三种类型的参数:通用参数、提升器参数和学习任务参数。 通用参数与要使用的提升器有关,通常是树或线性模型 提升器参数取决于选择的提升器 学习任务参数决定学习场景。...)或 xgb.set.config()(R)。...validate_parameters [默认为 false,Python、R 和 CLI 接口除外] 设置为 True 时,XGBoost 将执行输入参数的验证,以检查参数是否被使用。...一个考虑的典型值是:负实例总和 / 正实例总和。更多讨论请参见参数调整。另请参见 Higgs Kaggle 竞赛演示:R,py1,py2,py3。...在每个提升迭代中,从初始模型中取出一棵树,为该树运行指定的更新程序序列,然后将修改后的树添加到新模型中。新模型的树数量可能相同或更小,具体取决于执行的提升迭代数。
在今天的文章中,我们将讨论机器学习背景下的参数和非参数方法。此外,我们将探讨它们的主要差异以及它们的主要优点和缺点。 参数化方法 在参数化方法中,我们通常对函数f的形式做一个假设。...机器学习中的参数化方法通常采用基于模型的方法,我们对要估计的函数的形式做出假设,然后根据这个假设选择合适的模型来估计参数集。 参数化方法最大的缺点是,我们所做的假设可能并不总是正确的。...此外,由于参数化方法虽然不太灵活但是因为基于我们做出的假设,所以它们更容易解释。 机器学习中的参数化方法包括线性判别分析、朴素贝叶斯和感知器。...总结 在今天的文章中,我们讨论了机器学习背景下的参数化和非参数化方法以及它们的优点和缺点。...尽管参数方法不太灵活并且有时不太准确,但它们在许多用例中仍然有用,因为在更简单的问题中使用非常灵活的非参数方法可能会导致过度拟合。
SASS 中的可变参数和 LESS 中也一样,只不过由于 SASS 不是使用 JS 实现的,所以不能直接在混合中使用 arguments,必须通过 $args......的格式来定义可变参数,然后通过 $args 来使用,注意点:和 LESS 一样可变参数必须写在形参列表的最后:@mixin animate($name, $time, $mode, $delay) {...的格式来定义可变参数,然后通过 $args 来使用@mixin animate($args...) { transition: $args;}div { width: 200px; height:...animate(all, 4s, linear, 0s);}div:hover { width: 400px; height: 400px; background: blue;}图片和 LESS 一样可变参数必须写在形参列表的最后
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存,下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了,下面来介绍如何将其全部组合起来,分别介绍两种R包的方法
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...,与apply的用法一样 STATS:需要对原数据集操作用到的统计量 FUN:操作需要用到的四则运算,默认为减法"-",当然也可以修改成"+","*","/",即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值
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