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。...特别是，函数 garchFit() 用于从数据中估计 GARCH 模型。但是，当我们尝试在我们的检验中使用此函数时，我们得到了明显病态的数值（我们已经完成了模拟研究以了解预期的行为）。...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。...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。...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...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...，估计才可能是合理的、稳定的。...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。.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β，ω 和 α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，
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。...注意估计的参数和标准差？即使对于 1000 的样本大小，估计也与“正确”数字相去甚远，并且基于估计标准差的合理置信区间不包含正确的值。看起来我在上一篇文章中记录的问题并没有消失。...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。
lambda完整数据（a）的关键参数效果很好，估计值为1.347，刚好超过1.3的真实值的一个标准误差。...我们还需要为估计值指定一个合理的起始值lambda，不让误差太大。 贝叶斯 对于替代贝叶斯方法，Stan可以很容易地将数据和概率分布描述为截断的。...除了我x在这个程序中调用的原始数据之外，我们需要告诉它有多少观察（n），lower_limit截断，以及表征我们估计的参数的先验分布所需的任何变量。...以下程序的关键部分是： 在data中，指定数据的x下界为lower_limit 在model中，指定x通过截断的分布T[lower_limit, ] data { int n; int lower_limit...Stan提供数据的方式： #-------------从R中调用Stan-------------- data <- list( x = b, lower_limit = 2, n = length(
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...提供了截距和预测变量的估计系数。Std.err：$\beta$相关系的标准误差。给出了与系数估计相关的标准误差。这些是参数估计的不确定性的度量。...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects
一般将窗体嵌入Panel中有如下几个步骤 将子窗体设置成非顶级控件 去掉子窗体边框 指定子窗体显示的容器 设置子窗体随容器大小自动调整 显示 示例 下面是一段项目中的代码，作为示例 objForm为要嵌入的窗体...spContainer.Panel2 Panel2为窗体要嵌入的位置 //嵌入的基本步骤 objForm.TopLevel = false;//将子窗体设置成非顶级控件...objForm.FormBorderStyle = FormBorderStyle.None;//去掉子窗体边框 objForm.Parent = this.spContainer.Panel2...;//指定子窗体显示的容器 objForm.Dock = DockStyle.Fill;//设置子窗体随容器大小自动调整 objForm.Show();
p=6274 在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。...0.1 '' 1 残余标准误差：3.605 98自由度 多R方：0.1284，调整R方：0.1195 这表明我们有强有力的证据反对Y和X独立的零假设。...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...因此，对角线元素是估计的方差（平方标准误差）。...为此，我们使用估计量渐近（在大样本中）正态分布的结果。
需要明确，在置信度（检验水准为0.05）确定的情况下置信区间的计算需要Estimate（系数样本估计值）和Std.err（标准误） 即upr=Estimate+1.96Std.err lwr=Estimate...-1.96Std.err 方法一 这个方法不能得到哑变量的系数，只能得到这个变量的系数；比如说Time这个变量是3个水平，两个哑变量，按照方法一只能得到Time这个变量的，无法得到Time2和TIme3...参照于TIme1的。...) rownames(citab) <- rownames(cc) Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 方法二 自己定义confint函数，因为confint函数在geeglm函数中无法使用...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
NGUI中的Panel具有裁剪的功能，操作上便是设置一个Panel类型即可~ image.png 原理上，该裁剪功能是基于Shader来实现的，简单列一下相关的着色器代码： v2f vert...（也就是原Shader中的_ClipArgs0），同样我们也暂时不管其中的index索引，其是NGUI用于实现多层Panel嵌套裁剪用的，此篇文章中我们不予讨论，但就ClipRange来看，其会被设置成...，就是将点坐标转换到Panel的局部坐标系下，并执行一个“归一化”操作，操作上就是首先执行一个位移操作，然后依据Panel的大小执行一个缩放，即： 假设顶点坐标为 vx, vy, Panel的中心位置为...和cr.w即是Panel区域大小的一半（即之前的pw’和ph’），而所谓的soft，则是Panel所支持的soft clip功能，效果上就是裁剪控件的边缘可以根据soft大小渐隐显示，而不是显示成硬边~...设置Soft的Panel裁剪效果： image.png 未设置Soft的Panel裁剪效果： image.png 假设顶点（以Panel坐标系下定义，此时Panel的中心位置即为（0,0
=panel.shade, upper.panel=panel.pie, text.panel=panel.txt) 模型训练 先用我们挑选的变量来建立一个 lm 模型，作为我们的 base 模型...既然是估计值则必然存在误差，上述结果中的 - Estimate 表示回归系数的估计 - Std....本例中 Adjusted R-squared: 0.7605 表示响应变量有 76%的方差被此模型解释了。...而 Lasso 方法使用 L1 正则，解出的参数常常具有稀疏的特征，即很多特征对应的参数会为零，也就淘汰了一些自变量对于因变量的影响。 我们用 R 包 glmnet 来实现 LASSO 算法。...set.seed(999) lm.lasso <- cv.glmnet(x, y, alpha=1) # 画图 plot(lm.lasso) # 得到各变量的系数 coef(lm.lasso,
p=20379 假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。...该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。 优点： 1.计算速度与逐步回归一样快。...2.它会生成完整的分段线性求解路径，这在交叉验证或类似的模型调整尝试中很有用。 3.如果两个变量与因变量几乎同等相关，则它们的系数应以大致相同的速率增加。该算法因此更加稳定。...4.可以轻松对其进行修改为其他估算模型（例如LASSO）提供解决方案。 5.在_p_ >> _n的_情况下有效 （即，当维数明显大于样本数时）。...2.由于现实世界中几乎所有高维数据都会偶然地在某些变量上表现出一定程度的共线性，因此LARS具有相关变量的问题可能会限制其在高维数据中的应用。
上篇简单聊了一下NGUI中Panel裁剪的实现原理，总结来看其实比较简单，就是通过Shader计算fragment关于Panel裁剪区域的相对位置，然后通过调整alpha值来实现裁剪效果~ 那么依样画瓢...答案是否定的，原因在于粒子的顶点数据并不和Panel在同一坐标系下（而关于为何NGUI元素的顶点数据和Panel是在同一个坐标系的问题，有兴趣的朋友可以细看看UIDrawCall.cs），而不同坐标系下的数据进行相互操作...，为了实现粒子在NGUI Panel中的裁剪，我们仅需要以Viewport坐标系为桥梁，同样利用Shader来判断粒子顶点是否在Panel的裁剪范围之内，并仍然通过调整alpha值来实现真正的裁剪效果~...坐标转至Viewport坐标系下，所以留心一下那两句WorldToViewportPoint即可~ 接着，便是使用Shader来判断粒子顶点是否在Panel的裁剪范围之下了，由于Panel的裁剪范围已经变换至...分量除以w分量，可以将顶点变换至NormalizedDeviceCoordinates(NDC)空间，该空间下，xy的取值范围为[-1, 1]，据此我们重新将其映射至[0, 1]范围中（即Viewport
你真的可以从虚假的预测指标中捕获这个特定的变量吗？ 2.使用LASSO LASSO定义。LASSO是一种惩罚回归技术，在Tibshirani（1996）中引入。...一方面，这个解决方案意味着，如果OLS估计一个大系数，那么LASSO将提供类似的估计。另一方面，解决方案意味着，如果OLS估计了足够小的系数，那么LASSO将会选择。...我估计了一个OLS回归真正的预测因子是右侧变量。显然，在现实世界中，你不知道真正的预测变量是什么，但是这个规范给出了你可以达到的最佳拟合的估计。...这就是为什么上面的预测回归仅使用从而不是使用数据开始的原因。下图显示了模拟中惩罚参数选择的分布。 ? 预测数量。...因此，运行这些模拟提供了一对不错的测试，显示LASSO确实在返回的横截面中拾取稀疏信号。
SharedHT2包执行芯片数据的Hotelling's T2检验。panel包里有面版数据(panel data)的建模方法。...4）Regularized and Shrinkage Methods： lasso2包（http://cran.r-project.org/web/packages/lasso2/index.html...12）R统计软件的Lars算法的软件包提供了Lasso算法。根据模型改进的需要，数据挖掘工作者可以借助于Lasso算法，利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合，达到降维的目的。...因此，Lasso算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。...glasso（graphical lasso）是lasso方法的一种扩展，采用加罚的极大似然方法估计变量间协方差矩阵的逆矩阵（这个逆矩阵在图模型中被称为Concentration Matrix或者Precision
推断性统计学中，很重要的一点就是区间估计。 三种估计区间 置信区间 置信区间（confidence intervals）是最常用的区间估计。...其估计对象为群体参数（诸如平均数，标准差，比例等），来源为样本采样，产生误差的原因为采样误差（不同的样本得到的目标参数可能不一样 ）。 其解释可参考下图： ?...95%的置信区间含义如下：从同一个群体中采样100次，目标是群体的平均数。100个不同的样本，有100个不同的置信区间，95个置信区间中含有群体目标参数（该例中即为平均是）。...置信区间只告诉了群体参数的大致范围，不告诉个体参数的分布情况。 预测区间 预测区间，指的是通过一定的模型（比如线性模型）得到某个数据的预测值，并估计预测值的区间。...预测遇见一般比置信区间（对于预测的置信区间，可以把参考对象设置为预测的平均数）更宽。因为置信区间只考虑到了样本中的取样误差，而预测区间还得考虑到预测的不确定性。
p=22921 拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。...使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。 准备数据 注意系数是以稀疏矩阵格式表示的，因为沿着正则化路径的解往往是稀疏的。...图中显示了随着lambda的变化，模型系数对整个系数向量的L1-norm的路径。上面的轴表示在当前lambda下非零系数的数量，这也是lasso的有效自由度（df）。...# lambda.min是λ的值，它使交叉验证的平均误差最小 # 选择具有最大惩罚性的一个 coef ? ## 对lasso模型做同样的处理 ?...补充 获得岭回归和LASSO模型的bootstrap平均数 #如果你想要S.E.，通过bootstrap模拟得到它。
线性模型的实证中，假设当前公司i的价值V与以上21个指标当前时点t的取值之间存在线性关系： 而在非线性的树模型中，为了能够挖掘更多的非线性关系，还使用了前48期的所有的指标数据： 一旦我们使用特定的模型...其次，对于LR（BG）、LR（pooled）、LASSO、RF和GBRT，我们计算所有协变量的SHAP值，以了解哪些变量对模型的公允价值估计贡献最大。...表2 Panel A显示，ML投资策略在统计上和经济上都获得了显著的行业调整收益差，从多头和空头头寸中获利相当一致。...更重要的是，当将ML方法和LR（BG） （LR（pooled））联合纳入Panel B的2-4列（6-8）时，我们发现只有ML方法仍然显著，而LR方法几乎没有预测收益的边际能力尽管LASSO在横断面回归中的显著性与...ML方法相当，但其点估计仍然大大低于ML策略。
; //设置子窗体为非顶级窗体 cf.Dock = System.Windows.Forms.DockStyle.Fill;//设置样式是否填充整个panel... panel.Controls.Add(cf);
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。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...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。
一句话概括，DQN基于Q-Learning，Q-Learning中有Qmax，Qmax会导致Q现实当中的过估计(overestimate)。而Double DQN就是用来解决出现的过估计问题的。...我们使用Q估计的神经网络估计Q现实中Qmax(s', a')的最大动作值。然后用这个被Q估计初级出来的动作来选择Q现实中的Q(s')。...总结一下： 有两个神经网络：Q_eval（Q估计中的），Q_next(Q现实中的)。...2.1更新方法 这里的代码都是基于之前的DQN中的代码，在RL_brain中，我们将class的名字改成DoubleDQN，为了对比Natural DQN，我们也保留原来大部分的DQN的代码。...# 立起来以后的 Q target 会变成 0, 因为 Q_target = r + gamma * Qmax(s', a') = 0 + gamma * 0 # 所以这个状态时的
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